利用无监督学习高效评估数据

Jan Schäfer

无监督学习的起源可以追溯到 20 世纪 60 年代。当时,公司开始采用聚类算法对数据进行分类。到了 90 年代,又增加了主成分分析等方法,以支持对不断增加的数据量进行分析。

本世纪初,大数据的出现迅速表明:迄今为止所使用的方法已不足以有效地从数据中产生真正的附加值。相反,企业需要能够对其流程进行预测的技术。在这种情况下,基于人工智能的无监督学习已成为数据评估的基本组成部分。我们将向您展示无监督学习的工作原理、它与相关技术的区别,以及您和您的公司如何在实践中从中受益。 

最重要的事实简介

  • 无监督学习是在没有事先指导的情况下识别无标签数据中的模式和结构。
  • 无监督学习的应用领域包括自然语言处理(NLP)和质量控制。
  • Konfuzio 是您从文件中自动提取和评估无标签数据的联系人。 立即免费测试软件!
无监督学习的定义

无监督学习 - 定义

无监督学习是一种 机器学习在无监督学习中,算法在没有事先指导或示例的情况下识别数据中的模式和结构。与监督学习和半监督学习不同,无监督学习的算法完全从无标签数据中学习,即没有标注特征、属性或分类的数据。

无监督学习试图检测输入数据中不同于无结构噪音的模式。这方面有多种方法,如聚类分析、关联规则和降维。

公司将无监督学习用于各种应用领域。例如,他们用它来识别相似的数据点群、发现数据中的隐藏结构以及找到新的分类标准。这意味着

无监督学习可使流程设计更有效率,并在业务环境中做出更明智的决策。

在实践中,该技术被应用于图像识别、"矢量 "和 "矢量 "技术等领域。 语音处理 和异常检测。

无监督学习与有监督学习 

无监督学习和有监督学习是机器学习的两种重要方法。无监督学习侧重于在没有事先指导的情况下发现数据中的模式。它不需要贴标签的示例就能做到这一点。这是因为:模型会自行学习数据中的结构和关系。

相比之下,监督学习使用标记数据进行预测。模型从已有的示例中学习,因此能够对新的无标签数据进行分类或预测。为此,公司必须以输入输出对的形式为模型提供明确的指令。

有监督学习和无监督学习的另一个区别是,企业使用无监督学习进行聚类和降维,而使用有监督学习主要是为了进行分类和回归。不过,这两种方法都是机器学习中有效利用数据价值的宝贵工具。

无监督学习与半监督学习

无监督学习和半监督学习是机器学习的两种范式,它们处理有标签数据和无标签数据的方式各不相同。

无监督学习算法只从无标签数据中学习,而半监督学习方法则同时使用有标签和无标签数据。

半监督学习的目的是利用无标签数据中的模式来提高预测的准确性。

与所有数据都贴有标签的监督学习相比,半监督学习在难以收集大量贴有标签的数据或收集这些数据的成本较高时非常有用。当人工从数据中提取相关特征是一项挑战时,半监督学习也很有用。

无监督学习与强化学习

无监督学习和 强化学习 (强化学习)在处理有标签数据和无标签数据的方式上有所不同。

与无监督学习不同,强化学习算法是通过与环境互动来学习的。其目标是找到执行特定任务的最佳策略。为此,强化学习使用奖励系统来训练算法。这意味着,算法的每一次正确操作都会得到奖励,而每一次错误操作都会受到惩罚。强化学习主要应用于机器人学、博弈论和计算机科学。 自动化 供使用。

无监督学习方法

无监督学习方法

根据不同的需求背景,公司会采用不同的无监督学习方法。以下 3 种技术尤为常见:

聚类分析

公司使用聚类分析来识别数据集中数据点的自然分组。这种方法基于数据点之间的相似性或模式。这样做的目的是将在某些方面相似的数据点归入同一个聚类,而相似度较低的数据点则归入不同的聚类。

实例

试想一家公司收集了客户购买行为的数据,包括购买量、收入水平和年龄段等信息。利用聚类分析,该公司根据顾客的共同购物行为将他们划分为不同的群体。例如,这些群组可称为 "价格敏感型购物者"、"健康意识型购物者 "和 "奢侈品牌爱好者"。然后,公司针对每个群体制定有针对性的营销策略。这样就能提高客户满意度和销售额。

协会规则

公司在分析交易数据时经常使用关联规则来发现不同产品或变量之间的模式和关系。其目的是建立规则,显示不同元素之间的关系。

实例

购物车分析就是一个典型的例子。例如,零售商通过购物车分析发现,购买尿布的顾客往往也会购买巧克力。这可以用一条关联规则来概括,比如 "如果顾客买了尿布,那么他们很有可能也会买巧克力"。超市利用这一洞察力优化尿布和巧克力在店内的摆放位置,以提高这两种产品的销量。

降维

降维是一种在保留重要信息的同时减少数据集中特征或维度数量的技术。常用的方法是主成分分析法(PCA)。

实例

假设某机构有一个包含数千像素的图像数据集。每个像素代表一个特征,而高维度给分析和处理带来了困难。利用 PCA,公司可以分析像素之间的相关性,并识别出数量较少的 "主成分",这些 "主成分 "可以解释数据中最大的差异。随着数据表示的减少,该公司现在能够将数据可视化,或提高机器学习算法的性能。

无监督学习应用领域

无监督学习的应用领域

无监督学习应用于无数领域。因此,以下列出的可能应用领域只是示例,绝非详尽无遗。归根结底,公司可以在产生大量无标签数据的任何地方使用无监督学习:

医学图像分割

在医学图像处理中,图像分割是一个关键步骤。在这里,X 光或核磁共振扫描等医学图像被划分为不同的身体区域或器官。无监督学习算法分析这些图像,并根据亮度、纹理或其他特征的相似性识别出属于同一区域的图像。这样,医生就能更详细地检查图像中的特定区域,帮助他们做出诊断和制定治疗计划。例如,医生可以精确识别肿瘤、血管或组织结构,确保为病人提供最佳治疗。

网络安全异常检测

在网络安全领域,异常检测对于及早发现潜在的安全漏洞至关重要。公司使用无监督学习算法来模拟计算机系统或网络的正常行为。这些模型捕捉用户、程序和设备的正常行为,检测偏差或异常活动。这些偏差可归因于 网络攻击恶意软件感染或其他安全威胁。通过及早发现此类异常情况,公司能够立即采取应对措施。

自然语言处理

在自然语言处理中,无监督学习使用文本数据来自动识别文档的主题或群组。这样就能对大量文本进行深入分析。例如,公司分享 根据发票内容将收到的发票分类或归入客户类别.这样就可以自动提交发票和核对账户收据。

财务分析

在金融领域,无监督学习(Unsupervised Learning)在优化投资组合和确定交易策略方面发挥着重要作用。通过分析历史市场数据,算法会对价格走势相似的金融工具进行分组。通过这些分组,投资者可以创建多样化的投资组合,从而最大限度地降低风险,提高收益。此外,所使用的算法还能检测金融数据中显示交易策略的模式。例如,它们可以检测季节性趋势或不同资产之间的相关性。

电子商务中的推荐系统

在电子商务中,无监督学习方法分析客户行为,并根据个人兴趣推荐产品或服务。这通常是通过识别不同客户的偏好和购买行为之间的模式和相似性来实现的。例如,流媒体平台上的音乐推荐系统会推荐符合特定用户收听偏好的歌曲。这些个性化推荐改善了购物体验,提高了客户满意度。

基因组学和生物信息学

在基因组学和生物信息学中,无监督学习技术在分析基因表达数据和基因序列方面发挥着重要作用。它们有助于对具有相似功能或结构的基因进行分组。这使研究人员能够识别参与特定生物过程或与特定疾病相关的基因。例如,可将在癌症发展中发挥作用的基因分组,以研究它们的功能和相互作用。这些发现对于药物开发和疾病研究至关重要。

营销研究中的客户细分

在营销研究中,公司利用无监督学习,根据客户的购买行为、偏好和人口统计信息,将客户划分为不同的细分市场或群组。这样,公司就可以针对每个细分市场制定有针对性的营销策略。例如,零售商会把经常购买运动产品的顾客归入一个群组,而把喜欢时尚产品的顾客归入另一个群组。通过针对这些细分市场的客户提供量身定制的优惠和促销信息,企业可以提高客户满意度和销售额。

银行业的欺诈防范

金融机构使用无监督学习算法来模拟客户的正常交易行为。通过分析交易数据,金融机构可以检测出与正常行为的偏差。这些偏差可能预示着欺诈活动,如信用卡信息被盗或未经授权访问银行账户。及早发现这些异常情况,金融机构就能迅速采取行动,识别并打击欺诈行为。这不仅能保护客户的金融资产,还能增强他们对金融机构的信任。 银行.

生产质量控制

在制造业中,质量保证可以在产品进入市场之前识别出缺陷产品并将其淘汰。无监督学习方法分析传感器数据和生产流程中的模式,以检测与正常模式的偏差。这些偏差可能预示着质量问题、机器故障或材料缺陷。对质量问题的早期检测使制造商能够迅速采取行动,提高产品质量并最大限度地减少浪费。 

语音识别

自动语音识别使用隐马尔可夫模型 (HMM) 等技术来识别口语中的音素(声音单位)并对其进行分类。这也是将口语翻译和转录成文本的基础。

从 Siri 和 Alexa 等语音助手,到呼叫中心的语音识别和医疗记录口述程序,公司在各种应用中使用语音识别系统。

无监督学习可实现对人类语音的稳健识别和解释,从而显著改善人类与机器之间的交流和互动。

您是否计划在公司内有效地实现数据评估自动化? 请立即与我们的专家联系,无需承担任何义务!

无监督学习的优势

我们现在已经知道了一些无监督学习的应用案例。要 更好地了解潜力我们来看看不同行业的公司利用这项技术可以带来哪些潜在效益。 

优势说明示例
模式识别无监督学习有助于自动发现数据中的模式和结构,而无需先验知识或示例。这样就能识别数据集中的隐藏关系。一家公司对销售数据进行分析,并在无监督学习的帮助下,发现客户购买行为中以前并不明显的模式,如经常联合购买某些产品。
未知数据的分类当出现新数据并需要将其归入现有类别时,无监督学习会将新数据点放入已识别的群组或组中。网店会根据新产品的特点和与现有产品的相似性自动将其分类。
减少数据通过 PCA 等降维技术,无监督学习可以减少数据集中的特征或维度数量。这样既简化了数据处理和可视化,又不会丢失重要信息。在医学影像领域,无监督学习减少了 CT 扫描中的特征数量,从而在不丢失诊断信息的情况下更快地进行分析。
自动化无监督学习通过独立识别大量数据中的模式和结构,使分析过程自动化。这节省了人工数据解读的时间和资源。物流公司根据交通数据和交货模式自动优化路线,无需人工干预。
异常检测这种方法非常适合检测数据中的偏差或异常,这对网络安全至关重要,可以及早发现潜在的安全漏洞。即使没有已知的攻击模式,安全系统也能检测到表明可能存在网络攻击的异常网络活动。
个性化定制在推荐系统等应用中,公司利用技术根据用户的兴趣和偏好为其生成个性化推荐。这改善了用户体验,提高了客户满意度。流媒体服务根据用户的观看习惯推荐电影和连续剧,以提高用户满意的可能性。
更好的决策通过无监督学习识别数据中的模式和关系,有助于做出更明智的决策,尤其是在商业、金融和医疗保健等领域。金融分析师分析市场数据,并根据无监督模式做出更明智的投资决策,以优化客户的投资组合。

无监督学习的挑战

要充分挖掘无监督学习的潜力,企业必须为数据的使用和评估做好充分准备。在此过程中,他们会遇到这些挑战:

缺乏基本真实数据

无监督学习基于无标签数据。这意味着没有明确的参考数据或 "地面实况 "来评估模型的性能。这就很难验证和评估结果。示例:假设您有金融交易数据,并希望检测欺诈性交易,但没有首先将交易标记为 "欺诈性 "或 "非欺诈性"。如果没有明确划分交易类别的基本真实数据,就很难开发出能够区分欺诈交易和合法交易的模型。

选择合适的群组数量

在聚类分析中,选择最佳的聚类数目是一项重要的挑战。错误的数目会导致聚类不清晰或过于精细。这项技术也有可能遗漏重要的模式。举例说明:在客户细分中,您希望将客户划分为不同的群体。但如果选择的聚类过多,就很难解释各组之间的意义或差异。

群集中心的初始化

K-Means 等无监督学习算法需要选择聚类中心的初始位置。选择不利的初始位置会导致模型在 局部最小值 卡住。示例:在对地理数据应用 K-Means 时,初始位置的错误选择会导致聚类不能有效地分割成不同的地理区域。

可扩展性

对大型数据集进行无监督学习通常需要大量计算。因此,扩展算法以处理大型数据集往往是公司面临的一项技术挑战。因此,举例来说,如果一家公司要实时分析社交媒体信息,就必须确保其无监督学习算法具有可扩展性,以处理不断增长的可用数据量。

数据质量

无监督学习容易受到数据中噪音和异常值的影响。如果数据质量差或污染严重,就会导致不可靠的聚类或模型。因此,举例来说,如果您使用文本数据进行主题聚类,而其中存在许多拼写错误或不清晰的文本,这将导致聚类不准确或混乱。

可解释性

解读无监督学习的结果并非易事。这是因为生成的模式通常比较抽象,难以理解。因此,企业需要具备正确评估数据的能力。示例:产品定位的无监督学习模型可以识别公司难以理解的购买行为模式,例如根据包装上的颜色图案对产品的偏好。

过度拟合

无监督学习模型容易出现以下问题 过度拟合尤其是当公司没有充分控制聚类的数量或模型的复杂性时。这会导致对新数据的概括能力差。例如,如果聚类元素的数量设置得过高,聚类算法就会倾向于考虑噪声数据点,并创建过多实际上并不存在的聚类。

选择正确的算法

无监督学习算法种类繁多。因此,为特定数据集或问题选择正确的算法是一个复杂的决策。不正确的算法会导致次优结果。举例说明:如果您开发了一个图像识别模型,并选择了一种文本聚类算法,那么其性能可能会很差,因为该算法不适合图像。

降维带来的信息损失

降维(如 PCA)有可能会丢失数据中的重要信息。因此,选择正确的维度至关重要。例如:当使用 PCA 对遗传数据进行降维处理时,重要的遗传标记会丢失,从而导致信息量减少。

利用 Konfuzio 有效地进行无监督学习

Konfuzio 是自动化领域久经考验的专家。 提取和评估无标签数据 从文件中提取数据。公司使用该软件收集和分析数据,以便做出有理有据、可持续的业务决策。为此,Konfuzio 将人工智能、机器学习和深度学习相结合。在实践中,这意味着企业可以用任何文档来训练人工智能,从而从任何类型的数据中产生真正的附加值。您可以免费测试 Konfuzio,以确信该软件的综合性能。 

现在免费测试 Konfuzio!

关于我

更多精彩文章

扫描方案:将文件管理适当数字化

文件管理数字化在理论上很简单:已经源自电子资源的文件不再像过去那样存储....

阅读故事
权力的双标题

从数据到洞察力:Power BI简介

在数据已成为重要业务工具的今天,有效的可视化和演示对于分析数据至关重要。

阅读故事
IT转型

数字世界中的IT转型,包括SWOT分析

数字化转型一词指的是一种全面的文化变革,即采用更加敏捷和智能的业务方法。人工智能(AI)、...

阅读故事
箭头向上