როგორ მუშაობს მეთოდი სწავლა ეტიკეტების გარეშე?

Question

Accepted Answer

**მეთოდი სწავლა ეტიკეტების გარეშე** პოულობს შაბლონებს და სტრუქტურას **მონიშვრის გარეშე მონაცემებში** (დადგენილი პასუხების გარეშე) — აღმოაჩენს დაჯგუფებებს, ამცირებს განზომილებებს ან აღმოაჩენს ანომალიებს დამოუკიდებლად. იგი გამოიყენება მაშინ, როდესაც გაქვთ მონაცემები, მაგრამ მონიშვრა არ გაქვთ, მალული სტრუქტურის გამოსავლენად.}

## როგორ მუშაობს მეთოდი სწავლა ეტიკეტების გარეშე

```text
UNSUPERVISED → learn from data WITHOUT labels (no given correct answers):
  → the algorithm finds STRUCTURE/patterns in the data on its own
  → no 'right answer' to learn from → it discovers groupings, relationships, or representations
→ for: exploring data, finding hidden structure, when labels are unavailable/expensive
```

## მთავარი დავალებები

```text
CLUSTERING → group similar data points into clusters:
  → e.g. customer segmentation, grouping similar documents (k-means, hierarchical, DBSCAN)
DIMENSIONALITY REDUCTION → reduce features while preserving structure:
  → e.g. PCA → compress/visualize high-dimensional data; simplify for other models
ANOMALY DETECTION → find unusual/outlier data points:
  → e.g. fraud detection, defect detection, finding rare events
ASSOCIATION → find relationships (e.g. 'people who buy X also buy Y')
```

## როდის და რატომ

```text
✓ use when you have DATA but NO LABELS (labeling is expensive/unavailable)
✓ EXPLORE/understand data → discover patterns you didn't know about
✓ PREPROCESSING → reduce dimensions, cluster as features for other models
⚠️ harder to EVALUATE (no labels to compare against) → results need interpretation
→ uncovers hidden structure when there are no labels to learn from
```

## რატომ აქვს ეს მნიშვნელობა

მეთოდის სწავლა ეტიკეტების გარეშე კი როგორ მუშაობს, ის ღირებული ცოდნაა, რადგან ეს **ML-ის ერთ-ერთი მთავარი ტიპი**, გამოიყენება მაშინ, როდესაც მონაცემებს აკლია მონიშვრა, ამიტომ მისი გაგება ავსებს ზედამხედველი სწავლის ცოდნას.

მეთოდი სწავლა ეტიკეტების გარეშე — შაბლონების პოვნა მონიშვრის გარეშე მონაცემებში დადგენილი პასუხების გარეშე — მოგვაგებს სიტუაციებს, სადაც გაქვთ მონაცემები, მაგრამ მონიშვრა არ გაქვთ.

მეთოდის გაგება **როგორ მუშაობს** — ალგორითმი აღმოაჩენს სტრუქტურას და შაბლონებს დამოუკიდებლად (სწავლის სწორი პასუხი არ აქვს, აღმოაჩენს დაჯგუფებებს და ურთიერთობებს) — განმარტავს, როგორ განსხვავდება ზედამხედველი სწავლისგან (რომელსაც აქვს საჭიროება მონიშვრა).

**მთავარი დავალებების** გაგება — **კლასტერირება** (მსგავსი მონაცემების წერტილების დაჯგუფება, მაგ. მომხმარებელი სეგმენტაცია), **განზომილების შემცირება** (ფუნქციების შემცირება სტრუქტურის შენარჩუნებით, მაგ. PCA კომპრესია და ვიზუალიზაციისთვის), **ანომალიის აღმოჩენა** (აუტლიერების პოვნა, მაგ.欺诈 და დეფექტის აღმოჩენა), და **ასოციაცია** (ურთიერთობების პოვნა, მაგ. რეკომენდაციის ასოციაციები) — ახლავს პრაქტიკულ გამოყენებას, რომელიც ხელმძღვანელობს იმის ცნობას, რომელი ჯდება პრობლემას.

**როდის და რატომ** გაგება — მისი გამოყენება მაშინ, როდესაც გაქვთ მონაცემები, მაგრამ მონიშვრა არ გაქვთ (რადგან მონიშვრა ძვირია ან მიუწვდომელი), მონაცემების შესწავლისა და გაგებისთვის (უცნობი შაბლონების აღმოჩენა), და წინამუშაობისთვის (განზომილების შემცირება, კლასტერირება როგორც ფუნქციები), განმჩენელობით, რომ ის **უფრო რთული შეფასებაა** (მონიშვრა არ გაქვთ შედარებისთვის, საჭიროა ინტერპრეტაცია) — ასახავს პრაქტიკულ გაგებას.

მეთოდი სწავლა ეტიკეტების გარეშე ღირებულია ღირებული მიუცემელი მონაცემების (რომელი ბევრად უფრო მეტია მონიშვრილი მონაცემებზე) საერთო სიტუაციისთვის და გამოკვლევითი ანალიზის, ანომალიის აღმოჩენის და წინამუშაობის জন্য.

მისი გაგება აშლის ML-ის მთავარი ტიპების სურათს (ზედამხედველი, უზედამხედველი, გამდიდრებული).

მეთოდი სწავლა ეტიკეტების გარეშე ML-ის ერთ-ერთი მთავარი ტიპი (სტრუქტურის პოვნა მონიშვრის გარეშე მონაცემებში, გამოსაყენებელი მაშინ, როდესაც მონიშვრა მიუწვდომელია — საერთო სიტუაცია) და მისი გაგება, თუ როგორ მუშაობს, მისი დავალებები (კლასტერირება, განზომილების შემცირება, ანომალიის აღმოჩენა), და როდის გამოიყენოს ეს კი ავსებს ზედამხედველი სწავლის ცოდნას, ამიტომ მეთოდის გაგება, რომელიც სწავლა ეტიკეტების გარეშე მუშაობს, ღირებული, პრაქტიკულად აქტუალური ML ცოდნა — ერთ-ერთი მთავარი ML ტიპი სტრუქტურის პოვნისთვის მონიშვრის გარეშე მონაცემებში (კლასტერირება, განზომილების შემცირება, ანომალიის აღმოჩენა), გამოსაყენებელი მონაცემების საერთო მდგომარეობით და ML-ის მთავარი მიდგომების გაგების დასრულება.