Pembelajaran Tanpa Selia: Konsep, Jenis dan Aplikasi

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, mesin belajar secara autonomi menggunakan data tidak berlabel tanpa sebarang penyeliaan. Mesin cuba menemui corak dalam data tidak berlabel dan bertindak balas dengan sewajarnya.

Seperti gambar di bawah, kami berdasarkan contoh sebelumnya Kali ini kami tidak akan memberitahu terlebih dahulu sama ada mesin itu sudu atau pisau. Mesin akan mengenali data yang diberikan dan mengumpulkannya berdasarkan ciri-ciri seperti corak, persamaan, dsb. .

Sebagai contoh, syarikat telekomunikasi mengurangkan pergolakan pelanggan dengan menawarkan pelan panggilan dan data yang diperibadikan. Mereka mengkaji tingkah laku pelanggan dan menggunakan model untuk membahagikan pelanggan dengan ciri yang serupa. Mereka kemudiannya menggunakan pelbagai strategi, seperti promosi dan acara yang sesuai, untuk meminimumkan churn pelanggan dan memaksimumkan keuntungan. Melakukannya boleh memenuhi keperluan pelanggan dengan lebih baik dan meningkatkan kepuasan pelanggan, seterusnya meningkatkan kesetiaan dan pengekalan pelanggan. Melalui penyelesaian yang diperibadikan, syarikat telekomunikasi boleh mengekalkan pelanggan sedia ada dengan berkesan dan menarik pelanggan baharu untuk menyertai, seterusnya mencapai matlamat perniagaan jangka panjang.

2. Persatuan

Persatuan ialah pembelajaran mesin berasaskan peraturan yang digunakan untuk mengetahui kebarangkalian item dalam satu set muncul pada masa yang sama.

Sebagai contoh, andaikan pelanggan A pergi ke pasar raya untuk membeli roti, susu, buah dan gandum. Seorang lagi pelanggan B datang membeli roti, susu, beras dan mentega. Sekarang, bila customer C datang, kalau beli roti, besar kemungkinan dia juga perlukan susu. Oleh itu, berdasarkan corak pembelian tingkah laku pelanggan, kita boleh membina hubungan dan mengesyorkan pelanggan C untuk membeli susu. Ini meningkatkan jualan dan memenuhi keperluan pelanggan.

Aplikasi praktikal pembelajaran tanpa pengawasan

1. Analisis produk

Ia adalah model pembelajaran mesin berasaskan algoritma, iaitu jika anda membeli set barang tertentu, kemungkinan anda membeli set barang lain akan berkurangan atau meningkat .

2. Pengelompokan semantik

Perkataan yang serupa secara semantik berkongsi konteks yang serupa. Orang ramai menyiarkan pertanyaan di tapak web dengan cara mereka sendiri. Pengelompokan semantik mengumpulkan semua respons ini dengan makna yang sama ke dalam kelompok untuk memastikan pelanggan mencari maklumat yang mereka cari dengan cepat dan mudah. Ia memainkan peranan penting dalam pencarian maklumat, pengalaman menyemak imbas yang baik dan pemahaman.

3. Pengoptimuman bekalan dan permintaan

Model pembelajaran mesin digunakan untuk meramalkan permintaan dan mengikuti penawaran. Mereka juga digunakan untuk membuka kedai yang permintaannya lebih tinggi dan mengoptimumkan punca untuk penghantaran yang lebih cekap berdasarkan data dan tingkah laku masa lalu.

4. Kenal pasti kawasan yang terdedah kepada kemalangan

Model pembelajaran mesin tanpa pengawasan boleh digunakan untuk mengenal pasti kawasan yang terdedah kepada kemalangan dan memperkenalkan langkah keselamatan berdasarkan keamatan kemalangan ini.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran Tanpa Selia: Konsep, Jenis dan Aplikasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!