Ohjaamaton oppiminen

Ohjaamaton oppiminen on koneoppimisen kategoriaan kuuluva konsepti, joka viittaa koneoppimiseen, jossa koneet toimivat ilman etukäteen saatua ohjeistusta. Koneet oppivat siis itse toimimaan datan pohjalta. Kone tulee kuitenkin ensin ohjelmoida kykeneväksi oppimiseen.

Mitä ohjaamaton oppiminen tarkoittaa?

Ohjaamaton oppiminen on koneoppimisen laji, jossa koneet luokittelevat sekä aineellisia että aineettomia objekteja ilman, että koneelle on syötetty minkäänlaista etukäteistietoa objekteista. Asiat, joita koneet tarvitsevat luokitteluun vaihtelevat. Käytössä voivat olla esimerkiksi seuraavat asiat:

• Ostokäyttäytyminen
• Bakteerien käyttäytymismallit
• Hakkerihyökkäykset

Ohjaamaton koneoppiminen pääajatukseltaan altistaa koneen laajoille määrille vaihtelevaa dataa, mahdollistaen koneelle oppimisen sekä päättelemisen aineiston pohjalta. Kone täytyy kuitenkin ensin ohjelmoida kykeneväksi oppimaan datasta.

Ohjaamaton oppiminen tunnetaan englanniksi nimellä unsupervised learning.

Ohjaamaton oppiminen – Techopedia selittää

Tietokonejärjestelmien tulee kyetä ymmärtämään laajoja määriä sekä strukturoitua että strukturoimatonta dataa sekä tarjoamaan näkemyksiä. Todellisuudessa ei välttämättä ole mahdollista tarjota etukäteen tietoa kaikesta mahdollisesta datasta, jota tietokonejärjestelmä saattaa käsitellä pitkien ajanjaksojen aikana.

Kun tämä pidetään mielessä, ohjattu oppiminen ei välttämättä ole soveltuva vaihtoehto tietokonejärjestelmille, jotka tarvitsevat jatkuvasti tietoa uudenlaisesta datasta. Esimerkiksi hakkerihyökkäykset finanssijärjestelmiin tai pankkien palvelimille tapaavat muuttaa muotoaan ja toimintatapojaan säännöllisesti, jolloin ohjattu oppiminen voi olla soveltuvampi tällaisiin tapauksiin, joissa järjestelmältä vaaditaan jatkuvaa oppimista sekä mukautumista tulevia hyökkäyksiä varten. Ohjattu koneoppiminen tarjoaa tällöin keinoja, joilla varautua tulevaa varten.

Ohjaamaton koneoppiminen ja käyttötarkoitukset

Ohjaamatonta oppimista voidaan hyödyntää monilla eri aloilla ja erilaisissa tehtävissä. Tässä muutamia esimerkkejä:

1. Klusterointi: Ohjaamattomassa oppimisessa klusterointi auttaa ryhmittämään samankaltaisia tietoja tai objekteja yhteen. Esimerkiksi asiakassegmentointi markkinointianalytiikassa tai kuvien ryhmittely kuvantunnistuksessa.
2. Mallien ymmärtäminen: Se auttaa tunnistamaan piileviä rakenteita ja ominaisuuksia datasta, mikä voi auttaa paremman ymmärryksen luomisessa monimutkaisista systeemeistä. Esimerkiksi geneettisten algoritmien analyysi biologiassa.
3. Tietojen esikäsittely: Ennen kuin dataa syötetään muihin koneoppimismenetelmiin, ohjaamaton oppiminen voi auttaa esikäsittelemään ja jalostamaan tietoja, esimerkiksi vähentämällä ulottuvuuksia tai poistamalla turhia tietoja.
4. Anomalian havaitseminen: Ohjaamaton oppiminen voi auttaa havaitsemaan epätavallisia tai poikkeavia piirteitä datassa, kuten petolliset toimet rahoitusalalla tai tietoturvapoikkeamat tietokoneverkoissa.
5. Suositusten tekeminen: Se auttaa ymmärtämään asiakkaan tai käyttäjän mieltymyksiä ja tekemään suosituksia esimerkiksi elokuvien, musiikin tai tuotteiden suhteen.

Ohjaamatonta oppimista hyödynnetään jatkuvasti yhä useammissa käyttötarkoituksissa. Ohjaamaton koneoppiminen eroaa ohjatusta koneoppimisesta, jossa kone saa aluksi käyttöönsä opetusaineiston, joka ohjaa toimintaa.