والتعلم غير المشرف هو نهج للتعلم الآلي يشمل خوارزميات التدريب على البيانات غير الموسومة، وفي مجال التعرف على الصور، تساعد هذه الطريقة على تحديد الأنماط والهياكل دون وضع علامات محددة مسبقا، مما يجعل من المفيد الحصول على مجموعات بيانات كبيرة حيث يكون وضع العلامات غير عملي.

الطرائق العملية في الاعتراف بالصور غير المشرفة

وتستخدم عدة تقنيات في مجال التعرف على الصور غير المشرف عليها، وتُستخدم صور مماثلة لمجموعة الخوارزميات التجميعية على أساس الملامح، في حين تبسط أساليب خفض البُعد البيانات من أجل تحليلها بسهولة، فالأوتونيكوندرات هي شبكات عصبية تتعلم التمثيل الفعال للبيانات، وتساعد في استخراج السمات.

تقنيات تجميع

وتنظم أساليب تجميع مثل الكميات الكهرمائية والتجميع الهرمي صوراً في مجموعات تقوم على أوجه التشابه البصرية، وهذه التقنيات مفيدة في مهام مثل تصنيف الصور والكشف عن الشذوذ.

مقاييس الأداء

وتشمل تقييم نماذج التعرف على الصور غير المشرفة قياسات لا تتطلب بيانات مسمومة، وتشمل القياسات المشتركة سجلاً قياسياً، يقيِّم مدى ملاءمة نقاط البيانات داخل مجموعاتها، ومؤشر ديفيس - بولدين، الذي يقيِّم الفصل بين المجموعات والتعاظم.

  • سيلوويت سكوير
  • مؤشر ديفيز - بولدين
  • Calinski-Harabasz Index
  • المجموعة