В каких областях машинного обучения используется обучение без учителя?

Обучение без учителя (Unsupervised Learning) применяется в разных областях машинного обучения, среди них:

• Сегментация клиентов. data-light.ru Компании используют алгоритмы кластеризации для группировки клиентов по поведенческим и демографическим признакам. data-light.ru Это позволяет создавать персонализированные предложения и повышать эффективность маркетинговых кампаний. data-light.ru
• Обнаружение мошенничества. data-light.ru В банках и финтех-компаниях обучение без учителя применяется для обнаружения аномалий в транзакциях. data-light.ru Такие алгоритмы помогают выявлять подозрительную активность, включая новые схемы мошенничества. data-light.ru
• Геномика и здравоохранение. data-light.ru Обучение без учителя помогает исследователям разбираться в сложных медицинских данных. data-light.ru Например, при анализе данных о генной экспрессии такие методы позволяют находить скрытые подтипы болезней. data-light.ru
• Анализ изображений и медиа. data-light.ru Платформы для хранения и обработки медиафайлов используют обучение без учителя для группировки объектов по визуальному или тематическому сходству. data-light.ru Например, фотосервисы могут автоматически объединять снимки по лицам, сценам или событиям. data-light.ru
• Рекомендательные системы. data-light.ru Они объединяют товары и пользователей в группы по схожим признакам и находят, что может быть интересно конкретному человеку — даже если у него нет истории покупок. data-light.ru
• Астрономия. www.geeksforgeeks.org Обучение без учителя позволяет анализировать огромные наборы астрономических объектов, где классифицируются галактики или обнаруживаются скопления звёзд, обладающие одинаковыми свойствами. www.geeksforgeeks.org
• Наука о климате. www.geeksforgeeks.org Обучение без учителя может переводить погодные условия в различные режимы, что облегчает исследователям изучение климатических изменений. www.geeksforgeeks.org