Как можно использовать неразмеченные данные для обучения искусственного интеллекта?

Неразмеченные данные для обучения искусственного интеллекта используют, например, с помощью обучения без учителя (unsupervised learning). www.etxt.ru neurohive.io В этом случае нейросеть пытается найти скрытые закономерности, структуры или взаимосвязи без какой-либо предварительной информации о результатах. www.etxt.ru

Некоторые задачи, которые можно решить с помощью такого обучения:

• Кластеризация. www.etxt.ru neurohive.io Алгоритм подбирает похожие данные, находя общие признаки, и группирует их вместе. neurohive.io
• Обнаружение аномалий. neurohive.io practicum.yandex.ru Нейросеть сначала обучают на нормальных данных, и, когда в реальности она встречается с выбросами, то должна об этом сигнализировать. practicum.yandex.ru
• Нахождение ассоциаций. neurohive.io Рассматривая пару ключевых признаков объекта, модель может предсказать другие, с которыми существует связь. neurohive.io

Также для использования неразмеченных данных применяют обучение с частичным привлечением учителя. neurohive.io datareview.info В этом случае часть данных размечают, а часть передают в сыром виде. practicum.yandex.ru Это позволяет ускорить обучение и сделать его более точным. practicum.yandex.ru

Ещё один подход — zero-shot обучение, или обучение «без примеров». gptagent.ai Он позволяет моделям находить решения в условиях малых или отсутствующих данных, обучаясь на базе аналогий и векторных представлений. gptagent.ai