Обучение без учителя (Unsupervised learning)

Обучение без учителя (англ. unsupervised learning; также самообучение, спонтанное обучение) — способ машинного обучения, при котором система самостоятельно выявляет закономерности, структуры и взаимосвязи в данных без использования размеченных примеров или явных указаний о правильных ответах.

Что означает термин

В кибернетике обучение без учителя рассматривается как один из видов кибернетического эксперимента: испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. Подход применим, когда известны описания множества объектов (обучающая выборка), но нет заранее заданных «правильных ответов» и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости и закономерности между объектами. В русскоязычной литературе используются также синонимы «самообучение» и «спонтанное обучение», а в англоязычной закрепился термин unsupervised learning.

Как устроено

Обучающая выборка в такой задаче состоит только из признаковых описаний объектов и не содержит заранее известных откликов. Для коррекции параметров модели не задаётся целевая функция с эталонными ответами, и алгоритм самостоятельно находит закономерности в неразмеченных данных, опираясь на математические свойства выборки — близость объектов, плотность распределения, совместную встречаемость признаков и другие характеристики.

Где применяется

К типичным задачам обучения без учителя относят кластеризацию — разбиение множества объектов на группы по близости признаков — и снижение размерности данных, при котором многомерные объекты отображаются в пространство меньшей размерности с сохранением геометрических свойств. Сюда же входит поиск ассоциативных правил: автоматическое извлечение правил из наблюдаемых наборов элементов, как неупорядоченных множеств (например, наборов товаров в чеках), так и упорядоченных последовательностей (например, последовательностей посещённых веб-страниц).

Отличие от близких понятий

Обучение без учителя обычно противопоставляется обучению с учителем: при наличии учителя для каждого объекта задан «правильный ответ» и требуется найти зависимость между стимулами и реакциями системы, тогда как в обучении без учителя таких меток нет и работа строится на внутренней структуре самих данных. Помимо этих двух полюсов выделяют обучение с частичным привлечением учителя и обучение с подкреплением, но в обоих случаях роль внешнего сигнала сохраняется — в ослабленном или отложенном виде.