監視されていない学習は、ラベル付き応答なしでデータを分析する機械学習のブランチです。 画像処理では、画像の大規模なデータセット内のパターン、グループ化、および機能を特定するのに役立ちます。 このアプローチは、ラベル付きデータが怖い、または利用できなくなったタスクに価値があります。

監視されていない画像処理のテクニック

複数の技術は、画像処理における監視されていない学習を実装するために使われます。K-meansや階層のクラスタリング、画像内の類似画像や領域をグループ化します。プリンシパルコンポーネント分析(PCA)のような寸法測定方法は、重要な情報を保持している間、機能を減らすことによってデータを簡素化します。Autoencodersは、ニューラルネットワークの種類、効率的なデータ表現を学び、非評価および機能抽出に使用されます。

計算とメトリック

監視されていない学習における計算は、多くの場合、データポイント間の類似性や距離を測定することを含みます。 一般的なメトリックには、Euclidean距離とコサイン類似性が含まれます。 アルゴリズムをクラスター化することで、これらのメトリックを使用して、データをグループに割り当てます。 シルエットスコアのような評価メトリックは、オブジェクトが他のクラスターと比較して、独自のクラスターにどのように類似しているかを測定することによって、クラスタの品質を評価します。

リアルワールド事例

監視されていない学習は、さまざまな画像処理シナリオで適用されます。医療画像では、セグメント組織を助け、事前のラベルなしで異常を検出します。顔認識では、クラスタリンググループは、同一の識別のために直面しています。衛星画像解析は、土地のカバーの種類を分類し、環境変化を監視するための監視されていない技術を使用しています。これらのアプリケーションは、複雑な画像データから有意義な情報を抽出する未監視方法の汎用性を示しています。