Unsupervised learning
Unsupervised learning is een type machine learning dat zich richt op het vinden van patronen en structuren in ongelabelde datasets. In tegenstelling tot supervised learning, waarbij er vooraf gelabelde gegevens beschikbaar zijn, heeft unsupervised learning geen toegang tot gelabelde gegevens. Dit betekent dat het algoritme zichzelf moet trainen door te zoeken naar inherent aanwezige patronen en structuren in de dataset.
Hoe werkt unsupervised learning?
Unsupervised learning gebruikt algoritmen om de structuur en patronen in ongelabelde datasets te identificeren en te benadrukken. Er zijn twee belangrijke methoden die worden gebruikt in unsupervised learning: clustering en dimensionality reduction.
Clustering is de methode waarbij de algoritmen de dataset in verschillende groepen (clusters) verdelen op basis van de overeenkomsten tussen de datapunten. Deze clusters zijn vaak gebaseerd op kenmerken zoals afstand of gelijkenis. Dimensionality reduction daarentegen richt zich op het verminderen van de complexiteit van de dataset door deze om te zetten in een lagere dimensie. Hierdoor kan de dataset beter worden begrepen en kunnen patronen worden geïdentificeerd die niet duidelijk waren in de oorspronkelijke dataset. Over het algemeen kan unsupervised learning worden gebruikt om inzichten te krijgen in de structuur en patronen van datasets, om te helpen bij het nemen van beslissingen en het identificeren van trends.
