Unsupervised Learning system은 라벨링 응답 없이 데이터를 분석합니다. 이 시스템을 설계하면 실제 애플리케이션에서 모델을 배치하는 데이터에서 여러 가지 핵심 단계가 포함되어 있습니다. 이 문서는 효과적인 비초기 학습 솔루션을 만들기 위해 관련된 주요 단계를 설명합니다.

데이터 수집 및 준비

데이터는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 데이터의 정확성을 보장하는 데 필요한 데이터입니다. 데이터는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 데이터의 사전 처리는 오류가 발생하지 않고, 기능의 정상화 및 소음을 감소시키고 데이터를 분석에 적합하도록 합니다.

오른쪽 Algorithm 선택

여러 알고리즘은 클러스터링, 치수 감소 및 무독성 탐지를 포함하여 탁월한 학습을 위해 사용할 수 있습니다. 적절한 방법을 선택하면 유사한 데이터 포인트를 그룹화하거나 아웃리에 식별하는 것과 같은 특정 목표에 따라 다릅니다. 일반적인 알고리즘에는 K-Means, DBSCAN 및 Principal 구성 요소 분석 (PCA)가 포함됩니다.

모델 교육 및 평가

교육은 준비된 데이터에 선택한 알고리즘을 적용하는 것이 포함됩니다. 라벨이 없기 때문에, 클러스터링을 위한 실루엣 점수와 같은 메트릭에 대한 평가 초점이 있거나 치수 감소에 대한 차이를 설명했습니다. 매개 변수의 조정은 모델 성능과 안정성을 향상시킵니다.

배포 및 모니터링

이 모델은 실시간 또는 일괄 처리를위한 대상 환경에 통합됩니다. 연속 모니터링은 모델은 시간이 지남에 따라 정확도를 유지합니다. 새로운 데이터와 함께 지속 가능한 재훈련은 데이터 배포를 변경하고 시스템 견고성을 개선하는 데 도움이됩니다.