یادگیری بی‌نظارت

یادگیری ماشین و داده‌کاوی
موضوع‌ها طبقه‌بندی آماری خوشه‌بندی تحلیل رگرسیون روش تشخیص ناهنجاری یادگیری قانون وابستگی یادگیری تقویتی Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning یادگیری نیمه‌نظارتی یادگیری بی‌نظارت Learning to rank Grammar induction
یادگیری با نظارت (طبقه‌بندی آماری • تحلیل رگرسیون) یادگیری درخت تصمیم Ensembles (Bagging, بوستینگ، جنگل تصادفی) k-NN رگرسیون خطی دسته‌بندی کننده بیز ساده شبکه‌های عصبی مصنوعی رگرسیون لجستیک پرسپترون Relevance vector machine (RVM) ماشین بردار پشتیبانی
خوشه‌بندی BIRCH خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی خوشه‌بندی کی-میانگین الگوریتم امید ریاضی–بیشینه کردن DBSCAN OPTICS انتقال میانگین
کاهش ابعاد تحلیل عاملی CCA تحلیل مؤلفه‌های مستقل آنالیز افتراقی خطی فاکتورگیری نامنفی ماتریس تحلیل مؤلفه‌های اصلی t-SNE
Structured prediction مدل‌های گرافیکی (شبکه‌های بیزی، میدان تصادفی شرطی، مدل پنهان مارکف)
روش تشخیص ناهنجاری k-NN Local outlier factor
شبکه عصبی مصنوعی خودرمزگذار یادگیری عمیق پرسپترون چندلایه RNN Restricted Boltzmann machine SOM شبکه عصبی پیچشی
یادگیری تقویتی کیو-یادگیری SARSA یادگیری تفاوت زمانی
نظریه Bias-variance dilemma نظریه یادگیری محاسباتی Empirical risk minimization Occam learning یادگیری احتمالا تقریبا صحیح Statistical learning VC theory
حوزه‌های یادگیری ماشین NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
درگاه یادگیری ماشین

یادگیری بی نظارت یا یادگیری بدون نظارت (انگلیسی: Unsupervised machine learning، در مقابل یادگیری بانظارت)، یکی از انواع یادگیری در یادگیری ماشینی است. اگر یادگیری بر روی داده‌های بدون برچسب و برای یافتن الگوهای پنهان در این داده‌ها انجام شود، یادگیری بدون نظارت خواهد بود.

از انواع یادگیری بدون نظارت می‌توان به خوشه‌بندی، مدل پنهان مارکوف، بعضی روش‌های تشخیص ناهنجاری و برخی شبکه‌های عصبی مصنوعی اشاره کرد.

جستارهای وابسته

• یادگیری ماشینی
• خوشه‌بندی

منابع

• Hastie, Trevor. “Chapter 14: Unsupervised Learning”. In The elements of statistical learning data mining, inference, and prediction. New York: Springer, 2009. ISBN ‎0-387-84857-6.