Наскрізне (несупервізоване) навчання — це напрям штучного інтелекту та машинного навчання, в якому алгоритми навчаються на неанотованих даних, тобто без заздалегідь визначених вихідних значень. На відміну від супервізованого навчання, тут відсутня «істинна мітка», яка б спрямовувала навчальний процес. Основна мета — виявити структури, закономірності чи природні групування в даних. Це часто включає такі задачі, як кластеризація, зниження розмірності або виявлення аномалій. Несупервізоване навчання вирізняється здатністю аналізувати великі набори даних без втручання людини, проте результати зазвичай потребують експертної інтерпретації.
Використання та приклади
Несупервізоване навчання застосовується для сегментації клієнтів у маркетингу, виявлення шахрайства чи викидів у фінансах, автоматичної класифікації документів за темами, а також для дослідницького аналізу даних у науці та медицині. Також поширені рекомендаційні системи, стиснення зображень, виявлення нових типів поведінки у соціальних мережах.
Основні програмні інструменти, бібліотеки та фреймворки
Серед найпопулярніших інструментів — scikit-learn (Python), TensorFlow і PyTorch для складних чи кастомних реалізацій. Для кластеризації часто використовують алгоритми K-means, DBSCAN, Spectral Clustering. Для зниження розмірності — PCA (аналіз головних компонент), t-SNE, UMAP. Платформи RapidMiner і KNIME пропонують графічні інтерфейси для побудови процесів несупервізованого навчання.
Останні розробки, еволюції та тренди
Останні досягнення стосуються інтеграції несупервізованого навчання в архітектури глибокого навчання (наприклад, автоенкодери або моделі кластеризації на основі нейронних мереж). Самонавчальні методи, які створюють штучні завдання з неанотованих даних, розмивають межу між супервізованим і несупервізованим підходами. Несупервізоване навчання набуває все більшого значення для підготовки даних до генеративних моделей і аналізу великих обсягів даних, сприяючи розвитку більш автономних і стійких AI-рішень.