Η μη επιβλεπόμενη μάθηση είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης όπου τα δεδομένα δεν έχουν ετικέτες, δηλαδή δεν γνωρίζουμε εκ των προτέρων ποια είναι η κατηγορία που θέλουμε να προβλέψουμε. Στη μη επιβλεπόμενη μάθηση, ο αλγόριθμος πρέπει να βρει μόνος του μοτίβα ή δομές μέσα στα δεδομένα.

Σε αυτό το μάθημα θα εξετάσουμε δύο βασικές τεχνικές της μη επιβλεπόμενης μάθησης:

1. Ομαδοποίηση (Clustering) – χρησιμοποιείται για την ομαδοποίηση δεδομένων σε ομάδες με βάση την ομοιότητά τους.
2. Μείωση Διαστάσεων (Dimensionality Reduction) – χρησιμοποιείται για να μειώσει τον αριθμό των χαρακτηριστικών σε ένα σύνολο δεδομένων, διατηρώντας τις πιο σημαντικές πληροφορίες.

1. Ομαδοποίηση (Clustering) και Αλγόριθμος k-means:

Ο αλγόριθμος k-means είναι ένας από τους πιο δημοφιλείς αλγόριθμους ομαδοποίησης. Ο σκοπός του είναι να χωρίσει τα δεδομένα σε k ομάδες (clusters), με βάση την απόστασή τους από τα κέντρα αυτών των ομάδων. Αυτός ο αλγόριθμος είναι πολύ χρήσιμος για την ανάλυση δεδομένων που δεν έχουν προκαθορισμένες κατηγορίες, όπως η συμπεριφορά των χρηστών μιας ιστοσελίδας.

Πώς λειτουργεί ο k-means:

• Ο αλγόριθμος ξεκινά επιλέγοντας τυχαία k σημεία ως κέντρα ομάδων.
• Στη συνέχεια, αναθέτει κάθε σημείο του συνόλου δεδομένων στην πλησιέστερη ομάδα.
• Μόλις γίνει η ανάθεση, ο αλγόριθμος υπολογίζει ξανά τα κέντρα των ομάδων και επαναλαμβάνει τη διαδικασία έως ότου σταθεροποιηθούν οι ομάδες.

Παράδειγμα:
Ας υποθέσουμε ότι θέλουμε να κατηγοριοποιήσουμε χρήστες μιας εφαρμογής μουσικής με βάση τις μουσικές τους προτιμήσεις. Ο αλγόριθμος k-means θα τους ομαδοποιήσει σε διάφορες ομάδες (π.χ. λάτρεις της ροκ, της κλασικής μουσικής, της ποπ), χωρίς να έχουμε προκαθορίσει αυτές τις ομάδες από πριν.

Πιο σύνθετο Παράδειγμα για το k-means:
Ένα άλλο παράδειγμα χρήσης του k-means είναι στην ιατρική ανάλυση δεδομένων. Αν έχουμε δεδομένα από εξετάσεις αίματος, ο αλγόριθμος k-means μπορεί να ομαδοποιήσει τους ασθενείς σε διαφορετικές κατηγορίες με βάση τα επίπεδα σακχάρου, χοληστερίνης και άλλων παραμέτρων. Αυτές οι ομάδες μπορούν να βοηθήσουν τους γιατρούς να κατανοήσουν ποιες ομάδες ασθενών χρειάζονται διαφορετική ιατρική φροντίδα, ακόμα κι αν οι κατηγορίες δεν είναι προκαθορισμένες.

2. Μείωση Διαστάσεων (Dimensionality Reduction) και Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών (PCA)

Η μείωση των διαστάσεων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται όταν έχουμε πολλά χαρακτηριστικά (features) στα δεδομένα μας και θέλουμε να διατηρήσουμε μόνο τα πιο σημαντικά, μειώνοντας έτσι την πολυπλοκότητα.

Η Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών (Principal Component Analysis - PCA) είναι μια από τις πιο δημοφιλείς τεχνικές μείωσης διαστάσεων. Σκοπός της είναι να βρει τις κύριες συνιστώσες των δεδομένων, δηλαδή τις πιο σημαντικές παραμέτρους που διατηρούν τις βασικές πληροφορίες.

Πώς λειτουργεί η PCA:

• Η PCA αναλύει τα δεδομένα και εντοπίζει τα χαρακτηριστικά που έχουν τη μεγαλύτερη επίδραση στις τιμές του συνόλου δεδομένων.
• Στη συνέχεια, δημιουργεί μια νέα, μικρότερη αναπαράσταση των δεδομένων, διατηρώντας τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά και αφαιρώντας τα λιγότερο σημαντικά.

Παράδειγμα:
Έστω ότι αναλύουμε δεδομένα χρηστών μιας ιστοσελίδας με πολλά χαρακτηριστικά, όπως η ηλικία, το φύλο, το επάγγελμα, και οι προτιμήσεις τους. Η PCA θα μας βοηθήσει να μειώσουμε τον αριθμό αυτών των χαρακτηριστικών, κρατώντας μόνο τα πιο σημαντικά, όπως η ηλικία και οι προτιμήσεις, που επηρεάζουν περισσότερο τη συμπεριφορά των χρηστών.

Πρακτική Εφαρμογή:

Για να εφαρμόσετε τον αλγόριθμο k-means ή την PCA, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη γλώσσα Python με βιβλιοθήκες όπως η Scikit-learn. Αρχικά, θα φορτώσετε τα δεδομένα σας, θα επιλέξετε τον αριθμό των ομάδων (k) για τον k-means ή θα εφαρμόσετε την PCA για να μειώσετε τις διαστάσεις των δεδομένων. Αυτές οι τεχνικές θα σας βοηθήσουν να αναλύσετε τα δεδομένα σας πιο αποδοτικά και να εντοπίσετε κρυφές δομές.

Συμπεράσματα:

Στο μάθημα αυτό, μάθαμε:

• Τι είναι η μη επιβλεπόμενη μάθηση και πώς χρησιμοποιείται για την ανάλυση δεδομένων χωρίς προκαθορισμένες ετικέτες.
• Πώς ο αλγόριθμος k-means μπορεί να ομαδοποιήσει δεδομένα σε ομάδες με βάση την ομοιότητά τους.
• Πώς η PCA βοηθά στη μείωση των διαστάσεων ενός συνόλου δεδομένων, επιτρέποντας πιο εύκολη ανάλυση χωρίς να χάνουμε σημαντικές πληροφορίες.

Ερωτήσεις Αυτοαξιολόγησης και Απαντήσεις:

1. Ποια είναι η διαφορά μεταξύ επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης;

• Επιβλεπόμενη μάθηση: Στην επιβλεπόμενη μάθηση, τα δεδομένα έχουν ετικέτες, δηλαδή γνωρίζουμε εκ των προτέρων την τιμή ή την κατηγορία που θέλουμε να προβλέψουμε. Ο αλγόριθμος μαθαίνει από αυτά τα δεδομένα με ετικέτες, ώστε να προβλέψει τη σωστή κατηγορία για μελλοντικά δεδομένα. Για παράδειγμα, αν εκπαιδεύσουμε ένα μοντέλο για να προβλέπει τον καιρό, τα δεδομένα περιλαμβάνουν ιστορικές πληροφορίες για τον καιρό (ετικέτες) και το μοντέλο μαθαίνει να κάνει προβλέψεις βασισμένο σε αυτά.

• Μη επιβλεπόμενη μάθηση: Στη μη επιβλεπόμενη μάθηση, τα δεδομένα δεν έχουν ετικέτες. Ο αλγόριθμος πρέπει να ανακαλύψει κρυφά μοτίβα ή δομές στα δεδομένα χωρίς να έχει εκ των προτέρων πληροφορίες για το τι πρέπει να βρει. Για παράδειγμα, αν έχουμε δεδομένα χρηστών μιας ιστοσελίδας και θέλουμε να βρούμε ομάδες χρηστών με παρόμοια συμπεριφορά, μπορούμε να εφαρμόσουμε μη επιβλεπόμενη μάθηση για να αναγνωρίσουμε αυτούς τους τύπους χρηστών χωρίς να γνωρίζουμε εκ των προτέρων σε ποιες κατηγορίες ανήκουν.

2. Πώς λειτουργεί ο αλγόριθμος k-means και πότε τον χρησιμοποιούμε;

Ο αλγόριθμος k-means λειτουργεί ομαδοποιώντας δεδομένα σε k ομάδες με βάση την απόσταση μεταξύ των σημείων δεδομένων και των κέντρων των ομάδων. Αρχικά, επιλέγονται τυχαία k σημεία ως κέντρα ομάδων, και κάθε σημείο δεδομένων ανατίθεται στην πλησιέστερη ομάδα. Στη συνέχεια, οι θέσεις των κέντρων επανυπολογίζονται, και η διαδικασία επαναλαμβάνεται έως ότου σταθεροποιηθούν οι ομάδες.

Παράδειγμα χρήσης:
Ένα καλό παράδειγμα εφαρμογής του k-means είναι η κατηγοριοποίηση προϊόντων σε ένα ηλεκτρονικό κατάστημα. Ας υποθέσουμε ότι το κατάστημα έχει χιλιάδες προϊόντα και θέλει να τα κατηγοριοποιήσει με βάση τη δημοτικότητα, την τιμή και τις κριτικές. Ο k-means μπορεί να τα ομαδοποιήσει σε διαφορετικές κατηγορίες προϊόντων, όπως "οικονομικά", "δημοφιλή" ή "προϊόντα πολυτελείας", χωρίς να έχουμε προκαθορίσει αυτές τις κατηγορίες.

Πότε χρησιμοποιούμε τον αλγόριθμο k-means: Ο k-means είναι ιδιαίτερα χρήσιμος όταν θέλουμε να εντοπίσουμε ομάδες δεδομένων με βάση κοινά χαρακτηριστικά. Είναι κατάλληλος για ανάλυση πελατών, κατηγοριοποίηση προϊόντων, ή αναγνώριση συμπεριφορών χρηστών σε πλατφόρμες.

3. Τι είναι η Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών (PCA) και σε ποιες περιπτώσεις είναι χρήσιμη;

Η Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών (PCA) είναι μια μέθοδος μείωσης διαστάσεων. Χρησιμοποιείται για να μειώσουμε τον αριθμό των χαρακτηριστικών σε ένα σύνολο δεδομένων, κρατώντας μόνο τις πιο σημαντικές πληροφορίες, και απομακρύνοντας τα λιγότερο σημαντικά χαρακτηριστικά. Ο στόχος είναι να απλοποιήσουμε τα δεδομένα, χωρίς να χάσουμε κρίσιμες πληροφορίες.

Πώς λειτουργεί η PCA:
Η PCA εντοπίζει τα χαρακτηριστικά που έχουν τη μεγαλύτερη επίδραση στη διαφοροποίηση των δεδομένων. Αυτά τα χαρακτηριστικά ονομάζονται "κύριες συνιστώσες". Με τη μείωση του αριθμού των διαστάσεων (δηλαδή των χαρακτηριστικών), τα δεδομένα γίνονται πιο εύκολα στην επεξεργασία και την ανάλυση.

Παράδειγμα:
Φανταστείτε ότι έχετε δεδομένα σχετικά με μαθητές ενός σχολείου και τα χαρακτηριστικά περιλαμβάνουν την απόδοσή τους σε διάφορα μαθήματα, την εξωσχολική δραστηριότητα, τη συμμετοχή σε προγράμματα, κ.λπ. Η PCA μπορεί να μειώσει τον αριθμό των χαρακτηριστικών, κρατώντας μόνο τα πιο σημαντικά (όπως η γενική απόδοση σε μαθήματα και η συμμετοχή σε εξωσχολικές δραστηριότητες), βοηθώντας να εντοπίσετε μοτίβα χωρίς να χάνετε τις βασικές πληροφορίες.

Πότε είναι χρήσιμη η PCA: Η PCA είναι χρήσιμη όταν έχουμε μεγάλο αριθμό χαρακτηριστικών στα δεδομένα μας και θέλουμε να μειώσουμε την πολυπλοκότητα, διευκολύνοντας την ανάλυση και την οπτικοποίηση. Χρησιμοποιείται συχνά σε επιστημονικές έρευνες, χρηματοοικονομικές αναλύσεις και αναλύσεις πελατών, όπου τα δεδομένα περιλαμβάνουν πολλά χαρακτηριστικά.

4. Δώσε ένα παράδειγμα πραγματικής εφαρμογής της ομαδοποίησης σε έναν τομέα της καθημερινής ζωής.

Ένας καθημερινός τομέας όπου χρησιμοποιείται η ομαδοποίηση είναι οι υπηρεσίες υγείας. Τα νοσοκομεία και οι κλινικές μπορούν να χρησιμοποιήσουν αλγόριθμους ομαδοποίησης, όπως ο k-means, για να ομαδοποιήσουν τους ασθενείς με βάση τα συμπτώματά τους ή την ιατρική τους ιστορία. Έτσι, μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα ή ομάδες ασθενών που παρουσιάζουν παρόμοιες παθήσεις ή αντιδράσεις σε θεραπείες, διευκολύνοντας τη διάγνωση και την εξατομικευμένη θεραπεία.

Συμπεράσματα:

Συνοψίζοντας, καλύψαμε τις βασικές έννοιες της μη επιβλεπόμενης μάθησης και εξετάσαμε δύο σημαντικούς αλγόριθμους: τον αλγόριθμο k-means για την ομαδοποίηση δεδομένων και την Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών (PCA) για τη μείωση διαστάσεων. Αυτές οι τεχνικές μας βοηθούν να εντοπίσουμε κρυφά μοτίβα σε δεδομένα που δεν έχουν ετικέτες και να μειώσουμε την πολυπλοκότητα των δεδομένων, διευκολύνοντας την ανάλυσή τους.

Σύνδεση με το Επόμενο Μάθημα:

Στο επόμενο μάθημα, θα εξετάσουμε τη βαθιά μάθηση (Deep Learning) και τα νευρωνικά δίκτυα (Neural Networks). Θα μάθουμε πώς αυτά τα πολύπλοκα μοντέλα χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση μοτίβων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, όπως εικόνες και φωνητικά σήματα. Θα εμβαθύνουμε στους τρόπους με τους οποίους τα νευρωνικά δίκτυα προσομοιώνουν τον ανθρώπινο εγκέφαλο, προκειμένου να αναλύουν και να επεξεργάζονται δεδομένα με υψηλή ακρίβεια.

επιστροφή στα μαθήματα 

«Επικοινωνήστε μαζί μου στο Instagram!»

Αν υπάρχει κάτι στα μαθήματα που σε δυσκολεύει, αυτό με ενδιαφέρει ιδιαίτερα να το γνωρίζω. Μπορείς να μου στείλεις τις προτάσεις ή τις ιδέες σου στο Instagram. Εκτιμώ κάθε σκέψη και υπόδειξή σου, και, αν και δεν υπάρχει πιθανότητα να απαντήσω, υπάρχει πιθανότητα το αίτημά σου να εισακουστεί, εφόσον είναι εφικτό.