Обучение без учителя (unsupervised machine learning) — машинное обучение, при котором во время обучения используются неразмеченные данные.
[ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный интеллект.]
Обучения без учителя — задача обучения функции, отображающей неразмеченные входные данные в скрытое представление.
[ПНСТ. Информационные технологии. Искусственный интеллект. Термины и определения. Стандартинформ]
Обучение без учителя — тип самообучения — организованное обучение Hebbian, которое помогает находить ранее неизвестные шаблоны в наборе данных без ранее существовавших меток. Он также известен как самоорганизация и позволяет моделировать плотности вероятности заданных входных данных. Это одна из трех основных категорий машинного обучения, наряду с контролируемым и обучением с подкреплением. Также было описано полуконтролируемое обучение, которое представляет собой гибридизацию контролируемых и неконтролируемых методов.
[Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hrwiki.ru›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]
Обучение без учителя — это подход, при котором модель обучается на данных без предварительно заданных меток. Модель должна самостоятельно находить скрытые структуры в данных.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Обучение без учителя; неконтролируемое обучение (unsupervised machine learning) — машинное обучение, при котором в процессе обучения используются только неразмеченные данные.
[ГОСТ Р 71476-2024. Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта]
Обучение без учителя — методы обучения, которые позволяют группировать объекты без заранее заданного зависимого атрибута. Алгоритмы кластеризации обычно не требуют участия человека.
[Рон Кохави, Фостер Провост. Специальный выпуск, посвящённый применению машинного обучения и процессу обнаружения знаний. (Электронный ресурс). Режим доступа: http://ai.stanford.edu› ~ronnyk/glossary.html /, свободный.]