Nəzarətsiz Öyrənmə (Unsupervised Learning): Əsas Prinsiplər və Tətbiqlər
Nəzarətsiz öyrənmə (Unsupervised Learning) maşın öyrənməsinin bir növü olub, verilənlərdəki gizli strukturları aşkar etmək üçün istifadə olunur. Bu metodda etiketlənmiş məlumatlardan istifadə olunmur, model verilənlərdəki nümunələri və əlaqələri özü öyrənir. Nəzarətsiz öyrənmə əsasən klasterləşdirmə, ölçülərin azaldılması və anomaliyaların aşkarlanması kimi tətbiqlərdə istifadə olunur.
Nəzarətsiz Öyrənmə Metodları
1. Klasterləşdirmə (Clustering)
Klasterləşdirmə metodları verilənləri qruplara ayırır, belə ki, eyni qrupa daxil olan obyektlər bir-birinə daha çox bənzəyir.
K-means
• İş prinsipi:
• Məlumatlar əvvəlcədən müəyyən edilmiş sayda qrupa bölünür.
• Hər bir qrupun mərkəzi (centroid) təyin edilir və verilənlər bu mərkəzlərə yaxınlıqlarına görə bölüşdürülür.
• Üstünlüklər:
• Sadə və sürətli.
• Çatışmazlıqlar:
• Klasterlərin sayını əvvəlcədən təyin etmək lazımdır.
• Tətbiqlər:
• Müştəri seqmentasiyası.
• Rəqəmsal marketinq kampaniyaları.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
• İş prinsipi:
• Klasterləri sıxlıq əsasında təyin edir və səs-küylü verilənləri kənarda saxlayır.
• Üstünlüklər:
• Klasterlərin qeyri-xətti formalarını aşkarlaya bilir.
• Outlier-ləri (anomaliyaları) ayırır.
• Tətbiqlər:
• Sosial şəbəkə analizləri.
• Fırıldaqçılıq aşkarlanması.
Hierarchical Clustering (Hiyerarşik Klasterləşdirmə)
• İş prinsipi:
• Klasterlər tədricən birləşdirilir və ya bölünür, nəticədə klasterlər arasında bir ağac strukturu (dendrogram) yaranır.
• Üstünlüklər:
• Klasterlərin sayını əvvəlcədən müəyyən etmək lazım deyil.
• Tətbiqlər:
• Genom məlumatlarının analizi.
• Mətn məlumatlarının emalı.
2. Ölçülərin Azaldılması (Dimensionality Reduction)
Ölçülərin azaldılması metodları yüksək ölçülü verilənləri sadələşdirərək məlumatın əsas xüsusiyyətlərini saxlayır.
PCA (Principal Component Analysis)
• İş prinsipi:
• Məlumatın variasiyasını ən yaxşı əks etdirən əsas komponentləri tapır.
• Üstünlüklər:
• Vizualizasiya üçün faydalıdır.
• Modelin işləmə sürətini artırır.
• Tətbiqlər:
• Genetik məlumatların analizi.
• Şəkil və video emalı.
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
• İş prinsipi:
• Yüksək ölçülü məlumatları iki və ya üç ölçüyə endirərək vizuallaşdırır.
• Üstünlüklər:
• Qeyri-xətti əlaqələri daha yaxşı təsvir edir.
• Tətbiqlər:
• Məlumat klasterlərinin vizuallaşdırılması.
• Neyron şəbəkələrin çıxışlarının təhlili.
3. Anomaliyaların Aşkarlanması (Anomaly Detection)
Nəzarətsiz öyrənmə modelləri verilənlərdəki qeyri-adi nümunələri müəyyənləşdirə bilər.
• İstifadə olunan metodlar:
• Isolation Forest.
• One-Class SVM.
• Tətbiqlər:
• Fırıldaqçılığın aşkarlanması (fraud detection).
• Sənaye avadanlıqlarında nasazlıqların monitorinqi.
Nəzarətsiz Öyrənmənin Tətbiq Sahələri
1. Müştəri Seqmentasiyası
• Müştəriləri davranışlarına görə qruplara ayırmaq üçün istifadə olunur.
• Tətbiq nümunəsi: Bankçılıq və e-ticarət sektorlarında fərdi kampaniyaların hazırlanması.
2. Tövsiyə Sistemləri
• İstifadəçilərin seçimlərini analiz edərək fərdiləşdirilmiş tövsiyələr təqdim edir.
• Tətbiq nümunəsi: Netflix və Amazon.
3. Mətn Məlumatlarının Analizi
• Klasterləşdirmə və ölçülərin azaldılması ilə sənədlərin təsnifatı.
• Tətbiq nümunəsi: E-poçtların spam və ya real kimi təsnifatı.
4. Şəkil və Video Emalı
• Klasterləşdirmə və ölçülərin azaldılması ilə şəkil və video məlumatlarının analizi.
• Tətbiq nümunəsi: Şəkil sıxlığı və obyekt aşkarlanması.
Nəticə
Nəzarətsiz öyrənmə etiketlənmiş məlumatların olmadığı hallarda verilənlərdəki nümunələri aşkar etmək üçün güclü bir vasitədir. Klasterləşdirmə, ölçülərin azaldılması, və anomaliyaların aşkarlanması metodları məlumatların təhlili və idarə olunmasında əhəmiyyətli rol oynayır.
Təşkilatlar nəzarətsiz öyrənməni tətbiq edərək daha dərindən analizlər apara, verilənlərdəki dərin əlaqələri müəyyən edə və innovativ həllər təqdim edə bilərlər. Bu texnologiya gələcəyin məlumat əsaslı qərarlarına yön vermək üçün mühüm bir addımdır.
Müəllif: Nurlan Əkbərov
