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AI 领域面临者一个巨大的问题,如何做到无监督学习?因为有监督学习从数据清洗、特征工程、算法设计、模型训练与优化,到之后的实施、部署阶段,人力和时间成本很高,给 AI 的普及带来了不小麻烦。所以想问下目前AI领域无监督学习有哪些难点?

阳光思雨阳光思雨提问于
狼人老沙回答于

对于无监督学习领域。我只能回答这个领域才刚刚起步。而当下无监督领域流行的算法相比有监督学习来说差别很大。机器学习目前还在有监督学习阶段发展,不过目前有慢慢向无监督学习发展的趋势,从而出现了半监督学习。比如康奈尔大学研究出的半监督学习的方法:主要是结合贝叶斯和对抗生成网络提出来的。

我认为无监督学习缺乏一个明确的理论。目前提出的无监督学习的理论都与期望差别过大,效果也非常差。其次,与有监督学习相比,无监督学习难以对模型进行训练。大量的原始数据需要有监督学习模型自己去进行分类与学习,然后通过这些数据对模型进行训练。最后,无监督学习缺乏反馈。我的专业是自动化,所以对于自控控制中的反馈模型非常熟悉。反馈模型在有监督训练中也有着广泛的应用。这对于机器学习非常有用,机器学习可以通过反馈对模型进行调整。

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