وتحلل نظم التعلم غير المشرفة البيانات دون استجابات مسمّاة، ويستلزم تصميم هذه النظم اتخاذ عدة خطوات رئيسية، بدءا بجمع البيانات ونشر النماذج في تطبيقات العالم الحقيقي، وتبيّن هذه المادة المراحل الرئيسية التي تنطوي عليها إيجاد حلول تعلم فعالة غير مشرف عليها.

جمع البيانات وإعدادها

وتتمثل الخطوة الأولى في جمع البيانات ذات الصلة التي تعكس مجال المشكلة، وينبغي أن تكون البيانات متنوعة وتمثيلية لتمكين النموذج من تعلم الأنماط المجدية، وبعد جمع البيانات، تعد عملية التجهيز المسبق للبيانات أساسية لمعالجة القيم المفقودة، وتطبيع السمات، وتقليل الضوضاء، وضمان ملاءمة البيانات للتحليل.

اختيار الغوريتام اليمنى

وهناك عدة خوارزميات متاحة للتعلم غير المشرف، بما في ذلك التجميع، وخفض البعد، والكشف عن الشذوذ، ويعتمد اختيار الطريقة المناسبة على الهدف المحدد، مثل تجميع نقاط بيانات مماثلة أو تحديد المعالم الخارجية، وتشمل الخوارزميات المشتركة كلاين، وثنائي بنزوين، وثنائي بنزوين، وتحليل المكونات الرئيسية.

التدريب والتقييم النموذجيان

ويشمل التدريب تطبيق الخوارزمية المختارة على البيانات المعدة، ونظرا لعدم وجود علامات، يركز التقييم على قياسات مثل سجل حروف السيلوويتات للتجميع أو تفسير الفرق في خفض البعد، ويحسن التفاف المتواتر في المعايير الأداء النموذجي والاستقرار.

النشر والرصد

ويُدمج النموذج، بعد تدريبه، في البيئة المستهدفة لتجهيز البيانات في الوقت الحقيقي أو تجهيزها في شكل دفعات، ويضمن الرصد المستمر أن يحتفظ النموذج بالدقة مع مرور الوقت، كما يساعد إعادة التدريب الدورية مع البيانات الجديدة على التكيف مع التوزيع المتغير للبيانات ويحسن قدرة النظام على الارتداد.