Ўқитувчисиз таълим тушунчаси ва унинг усуллари

Ўқитувчисиз таълим тушунчаси ва унинг усуллари.
Назоратсиз ўрганиш (ўз-ўзини ўрганиш, ўз-ўзидан ўрганиш, инглиз тилини назоратсиз ўрганиш) машинали ўрганиш усулларидан бири бўлиб, унда текширилаётган тизим экспериментаторнинг аралашувисиз ўз-ўзидан вазифани бажаришни ўрганади. Кибернетика нуқтаи назаридан бу кибернетик эксперимент турларидан биридир. Қоида тариқасида, бу фақат объектлар тўпламининг тавсифлари (ўқув намунаси) маълум бўлган вазифалар учун жавоб беради ва объектлар ўртасида мавжуд бўлган ички муносабатлар, боғлиқликлар ва қонуниятларни аниқлаш учун талаб қилинади.
Ижодкорлик орқали ўрганиш: генератив моделлар. Назоратсиз ўрганишнинг энг оддий мақсади, эҳтимол, алгоритмни ўз намунали маълумотларини яратишга ўргатишдир. деб аталмиш. генератив моделлар нафақат ўқитилган маълумотларни қайта ишлаб чиқариши керак (бу шунчаки қизиқ эмас "эслаб қолиш"), балки маълумотлар олинган синфнинг моделини яратиши керак. Генератив моделларнинг асосий тамойили шундан иборатки, маълумотларнинг жозибали намунасини яратиш қобилияти унинг тушунилганлигининг энг кучли далилидир: Ричард Фейнман айтганидек, "мен ярата олмайдиган нарсани тушунмайман".
Ақл-идрокнинг қайта ихтироси
Генератив моделлар ўз-ўзидан жуда қизиқ, аммо биз DeepMindда уларга умумий интеллект йўлидаги босқич сифатида қараймиз. Агентга маълумот яратиш қобилиятини бериш, унга тасаввур бериш ва шунинг учун келажак ҳақида режалаштириш ва фикр юритиш қобилиятини бериш кабидир. Тадқиқотларимиз шуни кўрсатадики, атроф-муҳитнинг турли жиҳатларини башорат қилишни ўрганиш, ҳатто махсус маълумотларни яратиш вазифаси бўлмаса ҳам, агентнинг дунё моделини бойитади ва шунинг учун унинг муаммоларни ҳал қилиш имкониятларини яхшилайди.

Назоратсиз ўрганиш - бу илгари аниқламаган маълумотлар тўпламида илгари очилмаган қонуниятларни қидирадиган машинали ўрганиш тури. Одатда инсон томонидан белгиланган маълумотлардан фойдаланадиган назорат остида ўрганишдан фарқли ўлароқ, назоратсиз ўрганиш, шунингдек, ўз-ўзини ташкил этиш сифатида ҳам танилган, киритилган маълумотларда эҳтимоллик зичлигини моделлаштиришга имкон беради. Бу назорат остида ўрганиш ва мустаҳкамлашни ўрганиш билан бирга машинани ўрганишнинг учта асосий тоифаларидан биридир. Ярим назорат остида ўқитиш, тегишли вариант, назорат остида ва назоратсиз усуллардан фойдаланади.
Назоратсиз таълимда қўлланиладиган иккита асосий усул - асосий компонентлар таҳлили ва кластер таҳлили. Кластер таҳлили алгоритмик муносабатларни экстраполятсия қилиш учун умумий атрибутларга эга бўлган маълумотлар тўпламини гуруҳлаш ёки сегментлаш учун назоратсиз ўрганишда қўлланилади. Кластер таҳлили - таснифланмаган ёки тоифаланмаган маълумотларни гуруҳлайдиган машинали ўрганиш бўлими. Кластер таҳлили фикр-мулоҳазаларга муносабат билдириш ўрнига, маълумотлардаги умумий хусусиятларни аниқлайди ва ҳар бир янги маълумот қисмида уларнинг мавжудлиги ёки йўқлигига жавоб беради. Ушбу ёндашув ҳеч қандай гуруҳларга кирмайдиган аномал маълумотлар нуқталарини аниқлашга ёрдам беради.
1. Кластерлаш

• 
  иерархик кластерлаш,
  
• 
  к-қоришма моделларини билдиради DBSCAN ОПТИКИ алгоритми Аномалияни аниқлаш
  
• 
  Маҳаллий чиқариш омили
  
• 
  Изоляция ўрмони
  

2. Нейрон тармоқлар

• 
  Автоэнкодер ўз-ўзини ташкил қилиш харитаси
  
• 
  яширин ўзгарувчиларга эга моделларни ўрганишга ёндашувлар
  

3. Кутиш алгоритми - максималлаштириш

• 
  Лаҳзалар усули
  
• 
  Кўр-кўрона сигнални ажратиш усуллари
  
• 
  Асосий компонентларни таҳлил қилиш
  
• 
  Компонентларни мустақил таҳлил қилиш
  
• 
  Манфий бўлмаган матрицаларни факторизатсия қилиш
  
• 
  Сингулар қийматларнинг парчаланиши назоратсиз ўрганиш
  

Моментлар усули Назоратсиз ўқитишнинг статистик ёндашувларидан бири моментлар усулидир. Моментлар усулида моделдаги номаълум параметрлар (қизиқилган) бир ёки бир нечта тасодифий ўзгарувчиларнинг моментлари билан боғланади ва шунинг учун бу номаълум параметрларни моментлар бўйича баҳолаш мумкин. Моментлар одатда намуналар бўйича эмпирик тарзда баҳоланади. Асосий моментлар биринчи ва иккинчи даражали моментлардир. Тасодифий вектор учун биринчи тартиб моменти ўртача вектор, иккинчи тартиб моменти эса ковариация матрицаси (ўртача нолга тенг бўлганда). Юқори тартибли моментлар одатда тенсорлар ёрдамида ифодаланади, улар матрицаларни кўп ўлчовли массивлар сифатида юқори тартибларга умумлаштиришдир.