Как обучать искусственные нейронные сети без участия человека?

Обучение искусственных нейронных сетей без участия человека (обучение без учителя, unsupervised learning) предполагает, что модель обучается на неразмеченных данных. www.etxt.ru Главная задача такого обучения — найти скрытые закономерности, структуры или взаимосвязи без какой-либо предварительной информации о результатах. www.etxt.ru

Процесс обучения без учителя включает следующие этапы: www.etxt.ru

1. Подготовка данных. www.etxt.ru В этом случае не требуется разметка данных, просто нужен набор входных показателей. www.etxt.ru Например, если нужно обучить нейросеть группировать изображения кошек и собак, то нужны картинки кошек и собак без указания, что и к чему относится. www.etxt.ru
2. Процесс обучения. www.etxt.ru Нейросеть пытается найти структуру или закономерности в данных. www.etxt.ru Это может быть кластеризация (группировка похожих объектов), поиск аномалий (выявление объектов, которые отличаются от большинства) или уменьшение размерности (сокращение количества признаков без значительной потери информации). www.etxt.ru
3. Обновление параметров. www.etxt.ru В течение всего периода параметры (веса) нейронной сети обновляются таким образом, чтобы лучше отражать структуру данных. www.etxt.ru
4. Повторение итераций. www.etxt.ru Процесс повторяется до тех пор, пока веса нейросети не подстроятся таким образом, чтобы лучше отражать структуру данных. www.etxt.ru
5. Тестирование и оценка. www.etxt.ru Работа обученных нейросетей тестируется на новых данных. www.etxt.ru

Обучение без учителя применяют для кластеризации, языковых моделей, обнаружения аномалий, статистических моделей. gb.ru