Unsupervised Learning은 사전 정의 라벨없이 데이터에 숨겨진 패턴을 발견하는 기계 학습의 지점입니다. 효과적인 감독 시스템을 구축하는 것은 조심 데이터 처리, 알고리즘 선택 및 평가 방법을 필요로합니다. 이 문서는 성공적인 감독 학습 시스템을 설계하기 위해 중요한 단계를 설명합니다.

데이터 수집 및 사전 처리

모든 기계 학습 시스템의 기초는 품질 데이터입니다. 관련, 다양한, 깨끗한 데이터가 필수적입니다. 사전 처리 단계는 정상적인화, 누락 된 값을 처리하고, 소음을 감소시켜 모델 성능을 향상시킵니다.

오른쪽 알고리즘 선택

여러 알고리즘은 클러스터링, 치수 감소 및 무독성 탐지와 같은 탁월한 학습에 적합합니다. 선택은 문제 유형 및 데이터 특성에 따라 다릅니다. 일반적인 알고리즘에는 K-Means, DBSCAN 및 Principal 구성 요소 분석 (PCA)가 포함됩니다.

모델 평가 및 조정

비 감독되지 않은 모델을 평가하는 것은 라벨 데이터의 부족으로 인해 어려울 수 있습니다. 실루엣 점수, Davies-Bouldin 색인과 같은 기술, 시각화는 모델 품질을 평가합니다. 클러스터 또는 지역 크기의 수와 같은 조정 매개 변수는 결과를 향상시킵니다.

모범 사례 구축

  • Data Distribution을 이해하기 위한 Exploratory data analysis를 시작하십시오.
  • 여러 알고리즘을 사용하여 최고의 피팅을 찾을 수 있습니다.
  • 과잉을 방지하기 위해 적용 가능한 교차 유효성을 사용하십시오.
  • 지속적으로 모니터링 및 새로운 데이터로 시스템을 업데이트합니다.