למידה לא מבוססת היא ענף של למידת מכונה המנתח נתונים ללא תגובות מתוייגות. בעיבוד תמונות, זה עוזר לזהות דפוסים, קבוצות, ותכונות בתוך מאגרים גדולים של תמונות.גישה זו היא בעלת ערך עבור משימות שבהן נתונים מתוייגים בקושי או לא זמינים.

טכניקות לעיבוד תמונות לא מבוססות

טכניקות רבות משמשות ליישום למידה לא מבוקרת בעיבוד תמונות. אלגוריתמים קלוסטרינג, כגון K-means ו- Hierarchical קיבוץ, תמונות דומות או אזורים בתוך תמונות. שיטות הפחתת מימדיות כמו ניתוח ראשי (PCA) לפשט נתונים על ידי צמצום תכונות תוך שמירה על מידע חיוני. Autoencoders, סוג של רשת עצבית, למד ייצוגים יעילים נתונים ומשמשים עבור מיצוי ותכונה מרתיעה.

קלוריות ומסובכים

חישובים בלמידה לא מבוססת לעתים קרובות כרוכים במדידת דמיון או מרחק בין נקודות נתונים. המדדים הנפוצים כוללים מרחק אוקליידן ודמיון משותף. אלגוריתמים קלוסטרינג משתמשים במדדים אלה כדי להקצות נתונים לקבוצות.מדת הערכה כמו ציון צללית להעריך את איכות של התקבץ על ידי מדידה של כמה דומה אובייקט הוא לאשכול שלו בהשוואה למקבץ אחר.

דוגמאות בעולם האמיתי

למידה לא מבוססת מוחלת בתרחישים שונים עיבוד תמונות.בדמיה רפואית, זה עוזר רקמות פלח לזהות aomalies ללא תוויות קודמות. בזיהוי פנים, קבוצות מקבץ פרצופים דומים לניתוח תמונות לוויין משתמש טכניקות לא מבוססות כדי לסווג סוגי כיסוי קרקע ולעקוב אחר שינויים סביבתיים.