یکی دیگر از روش‌های یادگیری در یادگیری ماشین روش یادگیری بدون ناظر است که دقیقاً در مقابل یادگیری با نظارت قرار دارد. در مقاله‌ای که در مورد یادگیری نظارت شده ارائه شد، اشاره کردیم که در این روش یادگیری مدل سعی می‌کند با استفاده از داده‌هایی که قبلاً برچسب زده شده‌اند آموزش ببیند. به بیان دیگر در این روش از یادگیری جواب‌ها از قبل مشخص است و مدل تنها با آموزش دیدن از این داده‌های مشخص و برچسب دار الگوهای موجود در آنها را تشخیص می‌دهد. پس در روش یادگیری نظارت شده ما به یک نیروی انسانی برای برچسب زدن داده‌ها نیاز داشتیم. در مقابل روش یادگیری نظارت شده، روش یادگیری نظارت نشده یا بدون ناظر(unsupervised learning) قرار دارد. این روش یادگیری روشی است برای یادگیری ماشین که در آن مدل بدون نیاز به نیروی انسانی بیرونی برای برچسب زدن داده‌های آموزشی می‌تواند با استفاده از یک سری روش‌ها، الگوهای خاص موجود در بین داده‌ها را تشخیص داده و آنها را از هم تفکیک کند. در ادامه این مقاله از آرتیجنسبیشتر این روش یادگیری را بررسی خواهیم کرد.

یادگیری بدون ناظر(Unsupervised Learning) چیست و چگونه کار می‌کند؟

یکی دیگر از روش‌هایی که ماشین با استفاده از آن می‌تواند یاد بگیرد، روش یادگیری بدون ناظر است. در این روش داده‌ها بدون برچسب و بدون هیچ‌گونه کمک خارجی در اختیار ماشین قرار می‌گیرد. در این روش بدون نیاز به مشخص کردن جواب‌ها و برچسب زدن به داده‌ها ماشین قادر است اطلاعات مفهومی و معنایی را از دل داده بیرون بکشد و از روی این ویژگی‌ها، داده‌ها را خودش مشخص کند. تکنیک‌های مختلفی برای یادگیری بدون ناظر وجود دارد که یکی از این روش‌ها که محبوب‌ترین آنها به حساب می‌آید، خوشه بندی یا کلاسترینگ می‌باشد. در این روش سعی می‌شود داده‌هایی که دارای ویژگی‌های یکسان و یا نزدیک به هم هستند در یک خوشه یا گروه قرار بگیرند و دسته بندی شوند. از این طریق ماشین می‌تواند داده‌هایی که ویژگی‌های یکسان دارد را شناسایی کرده و با آنها آموزش ببیند. یکی دیگر از روش‌های رایج برای یادگیری بدون ناظر روش کاهش ابعاد است. در این روش ویژگی‌ها و خصوصیات کم اهمیت یا بی اهمیت داده‌ها حذف شده و فقط ویژگی‌های مهم نگه داشته می‌شود. این کار به ما کمک می‌کند تا الگوهای مخفی و پنهان در داده‌ها را شناسایی کنیم. 

کاربردهای یادگیری بدون ناظر:

یادگیری بدون ناظر بنا به ویژگی‌های منحصر به فرد خود، کاربردهای متعدد و مهمی در علم داده و هوش مصنوعی دارد. تکنیک کلاسترینگ یادگیری بودن ناظر اجازه می‌دهد تا داده‌ها را تنها با توجه به ویژگی‌های آنها دسته بندی کنیم. این تکنیک می‌تواند در تحلیل مشتری، تجزیه و تحلیل اجتماعی و اقتصادی و دسته بندی محتوا به ما کمک کند. از طرفی می‌توان از تکنیک کاهش ابعاد در این روش یادگیری برای کار کردن با داده‌هایی که دارای تعداد زیاد ویژگی‌های بی اهمیت هستند برای کاهش ابعاد و حذف ویژگی‌های بی اهمیت استفاده کرد. در ادامه برخی دیگر از حوزه‌های کاربردی یادگیری نظارت نشده به صورت تیتروار آمده و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه می‌شود.
تولید محتوا: از روش یادگیری بدون نظارت می‌تواند برای تولید محتوای هنری مثل موسیقی، تصویر و متن استفاده کرد.
تحلیل متن و زبان طبیعی: این روش‌ می‌توانند الگوها، معانی، و ارتباطات مخفی در متن‌ها را شناسایی کنند. پس می‌توان از این روش برای خلاصه‌سازی متن، تشخیص احساسات و غیره استفاده کرد.
پردازش زبان طبیعی (NLP): NLP یا همان پردازش زبان طبیعی که یکی از زیرشاخه‌های علم هوش مصنوعی است یکی از زمینه‌هایی است که از یادگیری بدون نظارت استفاده می‌کند. از موارد استفاده یادگیری بدون نظارت در NLP می‌توان به مدل‌های توزیع کلماتی (Word Embeddings) اشاره کرد که کلمات را در یک فضای معنایی و قابل فهم نمایش می‌دهند.
تولید خودکار ترجمه: یادگیری بدون نظارت همچنین در ترجمه ماشینی می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. مدل‌های مبتنی بر یادگیری بدون نظارت می‌توانند ترجمه‌های خودکار از یک زبان به زبان دیگر را ارائه دهند و برای این کار نیاز به جفت داده‌های ترجمه شده نداشته باشند.

مزیت‌ها و معایب یادگیری بدون ناظر:

مزایا:
در ادامه مقاله یادگیری بدون ناظر اشاره‌ای خواهیم داشت به مزایا و معایب این نوع یادگیری. همان طور که پیش‌تر اشاره شد یادگیری نظارت شده برای کار با داده‌های نیاز به برچسب گذاری آنها ندارد در این صورت در هزینه و زمان صرف شده برای برچسب زدن داده‌ها صرفه جویی خواهد شد. این مورد را می‌توان یکی از مهم‌ترین نقاط قوت یادگیری بدون ناظر به حساب آورد. با استفاده از روش یادگیری بدون ناظر می‌توان به ویژگی‌های پنهان در داده که از پیش از آنها خبر نداشتیم پی برد. از طرفی در مدل‌های مبتنی بر یادگیری بدون ناظر کار با داده‌های بزرگ بسیار راحت‌تر است. 

معایب:
مدل‌های یادگیری بدون نظارت پیچیدگی‌های بیشتر نسبت به مدل‌های یادگیری با نظارت دارند که همین امر باعث افزایش هزینه محاسباتی و زمانی می‌شود. در این روش نمی‌توان مدل را به سمت یادگیری از یک ویژگی خاص هدایت کرد و تصمیم گیری در این مورد با خود مدل است که می‌تواند منجر به خطا شود. از طرفی به علت نبود راهنمایی خارجی ممکن است نیاز به تعداد زیادی نمونه باشد و زمان بیشتری برای آموزش و یادگیری صرف شود. 

نتیجه گیری:

یادگیری بدون نظارت در کنار یادگیری با ناظر در یادگیری ماشینی روش‌هایی هستند که برای فرایند یادگیری می‌توانند به ماشین‌ها کمک کنند. هر کدام از این روش‌ها ویژگی‌ها و خصوصیات خاص خود را دارند و به خاطر همین ویژگی‌های منحصر به فرد در زمینه‌های مختلفی از یادگیری ماشینی در حوزه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. زمانی که تعداد داده کم و نیاز به نظارت بر فرایند آموزش الویت بالایی داشته باشد و یا به بیان دیگر نیاز به دقت بالا در فرایند آموزش باشد، یادگیری نظارت شده می‌تواند گزینه مناسبی برای یادگیری ماشین باشد. اما در مقابل اگر با داده‌های بزرگ بدون برچسبی روبه‌رو هستیم که قرار است مدل با آنها آموزش ببیند در اینجا بهترین گزینه می‌تواند استفاده از متد یادگیری بدون ناظر باشد. به طور کلی هر کدام از روش‌های یادگیری ماشینی دارای مزایا و محدودیت‌هایی هستند که بنا بر نیاز و موقعیت باید بررسی شده و مورد استفاده قرار گیرند.