Unüberwachtes Lernen: Konzepte, Typen und Anwendungen

Beim unüberwachten Lernen lernen Maschinen autonom und ohne Aufsicht anhand unbeschrifteter Daten. Maschinen versuchen, Muster in unbeschrifteten Daten zu entdecken und entsprechend zu reagieren.

Wie im Bild unten gezeigt, orientieren wir uns an dem vorherigen Beispiel. Diesmal verraten wir nicht im Voraus, ob es sich bei der Maschine um einen Löffel oder ein Messer handelt. Die Maschine erkennt die vorgegebenen Daten und gruppiert sie anhand von Merkmalen wie Mustern, Ähnlichkeiten usw.

Arten des unbeaufsichtigten Lernens

1. Clustering ist eine Methode zur Klassifizierung von Objekten in Objekte, die untereinander ähnlich sind, sich aber von Objekten einer anderen Klasse unterscheiden.

Zum Beispiel reduzierte ein Telekommunikationsunternehmen die Kundenabwanderung, indem es personalisierte Anruf- und Datentarife anbot. Sie untersuchen das Kundenverhalten und verwenden Modelle, um Kunden mit ähnlichen Merkmalen zu segmentieren. Anschließend wenden sie verschiedene Strategien an, beispielsweise geeignete Werbeaktionen und Veranstaltungen, um die Kundenabwanderung zu minimieren und den Gewinn zu maximieren. Dadurch können Kundenbedürfnisse besser erfüllt und die Kundenzufriedenheit verbessert werden, wodurch die Kundentreue und -bindung erhöht wird. Durch personalisierte Lösungen können Telekommunikationsunternehmen bestehende Kunden effektiv binden, neue Kunden gewinnen und so langfristige Geschäftsziele erreichen.

2. Assoziation

Assoziation ist ein regelbasiertes maschinelles Lernen, mit dem die Wahrscheinlichkeit ermittelt wird, dass Elemente in einer Menge gleichzeitig erscheinen.

Angenommen, Kunde A geht in den Supermarkt, um Brot, Milch, Obst und Weizen zu kaufen. Ein anderer Kunde B kommt, um Brot, Milch, Reis und Butter zu kaufen. Wenn nun Kunde C kommt und Brot kauft, möchte er höchstwahrscheinlich auch Milch. Daher können wir basierend auf dem Kaufmuster des Kundenverhaltens eine Beziehung aufbauen und Kunden C zum Kauf von Milch empfehlen. Dies steigert den Umsatz und befriedigt die Kundenbedürfnisse.

Praktische Anwendung des unbeaufsichtigten Lernens

1. Produktanalyse

Es handelt sich um ein auf Algorithmen basierendes Modell des maschinellen Lernens. Das heißt, wenn Sie eine bestimmte Warengruppe kaufen, verringert oder erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eine andere Warengruppe kaufen .

2. Semantisches Clustering

Semantisch ähnliche Wörter haben ähnliche Kontexte. Menschen stellen auf ihrer eigenen Art und Weise Anfragen auf der Website. Semantisches Clustering gruppiert alle diese Antworten mit derselben Bedeutung in einem Cluster, um sicherzustellen, dass Kunden die gesuchten Informationen schnell und einfach finden. Es spielt eine wichtige Rolle beim Informationsabruf, beim Surferlebnis und beim Verständnis.

3. Angebots- und Nachfrageoptimierung

Maschinelle Lernmodelle werden verwendet, um die Nachfrage vorherzusagen und mit dem Angebot Schritt zu halten. Sie werden auch verwendet, um Geschäfte zu eröffnen, in denen die Nachfrage höher ist, und um Ursachen für eine effizientere Lieferung auf der Grundlage früherer Daten und Verhaltensweisen zu optimieren.

4. Identifizieren Sie unfallgefährdete Bereiche

Unüberwachte maschinelle Lernmodelle können verwendet werden, um unfallgefährdete Bereiche zu identifizieren und Sicherheitsmaßnahmen basierend auf der Intensität dieser Unfälle einzuleiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUnüberwachtes Lernen: Konzepte, Typen und Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!