Kaip veikia neprižiūrimas mokymasis?

Question

Accepted Answer

**Neprižiūrimas mokymasis** randa modelius ir struktūrą **nebažymėtuose duomenys** (be nurodytų atsakymų) — atrandant grupes, sumažinant dimensijas arba nustačius anomalijas savarankiškai. Jis naudojamas, kai turite duomenis, bet jokių etiketių, norint atskleisti paslėptą struktūrą.

## Kaip veikia neprižiūrimas mokymasis

```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
```

## Pagrindinės neprižiūrimos užduotys

```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')
```

## Kada ir kodėl

```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
```

## Kodėl tai svarbu

Supratimas, kaip veikia neprižiūrimas mokymasis, yra vertingas, nes tai **vienas iš pagrindinių ML tipų**, taikytinas, kai duomenys neturi etiketių, todėl šio supratimas papildo žinias apie prižiūrimą mokymąsi.

Neprižiūrimas mokymasis — modelių radimas nebažymėtuose duomenys be nurodytų atsakymų — sprendžia scenarijus, kai turite duomenis, bet jokių etiketių.

Supratimas apie **kaip tai veikia** — algoritmas randa struktūrą ir modelius savarankiškai (nėra teisingo atsakymo, iš kurio būtų galima mokytis, atrandant grupes ir santykius) — paaiškina, kaip jis skiriasi nuo prižiūrimo mokymo (kuriam reikalios etiketės).

Supratimas apie **pagrindines neprižiūrimas užduotis** — **klasterizacija** (panašių duomenų taškų grupavimas, pvz., klientų segmentacija), **dimensionalumo sumažinimas** (savybių mažinimas, išlaikant struktūrą, pvz., PCA suspaudimui ir vizualizacijai), **anomalijos aptikimas** (suradimas nuokrypių, pvz., sukčiavimo ir defektų nustatymas), ir **asociacija** (santykių radimas, pvz., rekomendacijų asociacijos) — apima praktines pritaikymo galimybes, padedant nustatyti, kuris tinka problemas.

Supratimas apie **kada ir kodėl** — naudojimas turint duomenis, bet jokių etiketių (kadangi žymėjimas yra brangus arba neprieinamas), duomenų tyrinėjimui ir supratimui (nežinomų modelių atradimas), ir preprocessing (dimensionalumo mažinimas, klasterizacija kaip savybės), su perspėjimu, kad tai **sunkiau įvertinti** (nėra etiketių palyginti, reikia interpretacijos) — atspindi praktinį supratimą.

Neprižiūrimas mokymasis yra vertingas dėl bendros situacijos, kai turima nebažymėti duomenys (kurie yra daug daugiau nei žymėti duomenys), ir dėl tyrinėjamosios analizės, anomalijos nustatymo ir preprocessing.

Supratimas apie tai papildo ML pagrindinių tipų vaizdą (prižiūrimas, neprižiūrimas, sustiprinimas).

Kadangi neprižiūrimas mokymasis yra vienas iš pagrindinių ML tipų (struktūros radimas nebažymėtuose duomenys, taikytinas, kai etiketės neprieinamos — bendras atvejis), ir supratimas, kaip tai veikia, jo užduotys (klasterizacija, dimensionalumo mažinimas, anomalijos aptikimas), ir kada jį naudoti papildo prižiūrimo mokymo žinias, supratimas, kaip veikia neprižiūrimas mokymasis, yra vertingas, praktiniu požiūriu svarbus ML žinios — vienas iš pagrindinių ML tipų struktūrai nebažymėtuose duomenys rasti (klasterizacija, dimensionalumo mažinimas, anomalijos aptikimas), taikytinas bendrai nebažymėtų duomenų situacijai, ir papildantis supratimą apie pagrindinius ML metodus.