یادگیری بدون نظارت نوعی تکنیک machine learning است که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI) برای شناسایی الگوهایی در مجموعه داده‌هایی استفاده می‌کند که نه طبقه‌بندی شده‌اند و نه برچسب‌گذاری شده‌اند.

در زمینه یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری بدون نظارت یک رویکرد قدرتمند است که به کامپیوترها امکان می‌دهد الگوها و ساختارهای معنادار را از داده‌های بدون برچسب استخراج کنند. بر خلاف یادگیری نظارت شده که برای پیش‌بینی از نمونه‌های برچسب‌دار استفاده می‌کند، هدف الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت کشف روابط پنهان در داخل داده است. یادگیری بدون نظارت به خصوص در مواردی که داده‌های برچسب‌دار یا نداریم و یا کم و گران است، بسیار کارآمد است.

هدف اصلی یادگیری بدون نظارت یافتن الگوها و گروه ها در داده، بدون داشتن هیچ دانش یا راهنمایی قبلی است. این باعث می‌شود الگوریتم به طور خودکار از داده استفاده و از آن یاد بگیرد به صورتی که شباهت‌ها، تفاوت‌ها و خوشه‌هایی را شناسایی کند که ممکن است به طور مستقیم برای انسان آشکار نباشد. با استخراج این ساختارهای پنهان، الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند بینش‌های ارزشمندی ارائه دهند و در تصمیم‌گیری‌ها در حوزه‌های مختلف کمک کنند.

تجزیه‌بندی یکی از وظایف اساسی در یادگیری بدون نظارت است. الگوریتم‌های تجزیه‌بندی داده را بر اساس شباهت یا نزدیکی به گروه‌ها تقسیم می‌کنند. هدف از این کار، ایجاد خوشه‌هایی است به طوری که نمونه‌ها در هر خوشه، بیشتر به یکدیگر شباهت داشته باشند تا به نمونه‌های خوشه‌های دیگر. در اصل این روش، این امکان را به الگوریتم می‌دهد تا گروه‌بندی‌های طبیعی در داده را شناسایی کند که کاربردهای متعددی مانند تقسیم‌بندی مشتریان، تشخیص ناهنجاری و دسته‌بندی تصاویر دارد.

یکی دیگر از وظایف یادگیری بدون نظارت، تجزیه و تحلیل ابعاد است. در اصل هدف اصلی از این کار این است که ساختار و ابعاد مهم داده را شناسایی کنیم. به عبارت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند به ما کمک کنند تا بفهمیم کدام ویژگی‌ها در داده‌ها مهم‌تر هستند. این نوع یادگیری برای کاهش ابعاد داده و استخراج ویژگی‌های ارزشمند بسیار مفید است و در زمینه‌هایی مانند تشخیص چهره، تحلیل متن، تصویربرداری پزشکی و تحلیل داده‌های بزرگ به کار می‌رود.

یکی دیگر از روش‌های یادگیری بدون نظارت، مدل‌سازی مولد است. در این روش، هدف اصلی این است که یک مدل مولد ایجاد کنیم که بتواند داده‌های جدید و مصنوعی تولید کند که شبیه به داده‌های آموزشی باشند. این مدل‌ها می‌توانند در زمینه‌هایی مانند تولید تصویر، تولید متن، ترجمه ماشینی و ایجاد موسیقی مورد استفاده قرار بگیرند.

در نهایت، یادگیری تقویتی (Reinforcement learning) نیز می‌تواند به عنوان یک روش یادگیری بدون نظارت در نظر گرفته شود. در یادگیری تقویتی، عامل با تعامل با محیط، از طریق آزمون و خطا، یاد می‌گیرد تا رفتاری را که بهترین نتیجه را برای دستیابی به یک هدف مشخص دارد، کشف کند. در این روش، عامل تحت تأثیر پاداش‌ها و تنبیه‌ها، با انجام عملیات مختلف، یاد می‌گیرد که کدام عمل‌ها، بهترین نتیجه را به همراه دارند.

در ادامه، به برخی از انواع رایج الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت اشاره می‌کنیم:

خوشه‌بندی (Clustering):

خوشه‌بندی یکی از مهمترین الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت است. هدف آن تقسیم داده‌ها به گروه‌های مشابه یا همان خوشه‌ها، بر اساس شباهت‌های موجود در داده‌ها است. الگوریتم‌های خوشه‌بندی تلاش می‌کنند تا داده‌های مشابه در یک خوشه قرار بگیرند و داده‌های مختلف در خوشه‌های مجزا و جدا از هم قرار بگیرند.

کاهش بعد (Dimensionality Reduction):

 کاهش بعد یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت است که به منظور کاهش تعداد ویژگی‌ها یا ابعاد داده‌ها استفاده می‌شود. هدف این الگوریتم‌ها، کاهش پیچیدگی محاسباتی و حفظ اطلاعات مهم در داده‌ها است. این الگوریتم‌ها می‌توانند با استفاده از روش‌های مختلفی مانند تجزیه ماتریس‌ها، تجزیه مقادیر منفرد یا روش‌های خاص دیگر، ابعاد داده‌ها را کاهش دهند.

جستجوی الگو (Pattern Mining):

الگوریتم‌های جستجوی الگو به دنبال یافتن الگوها و قواعد مخفی در داده‌ها هستند. این الگوریتم‌ها بر روی داده‌های بدون برچسب عمل می‌کنند و سعی می‌کنند الگوهای متنوعی را پیدا کنند. از الگوریتم‌های جستجوی الگو معروف می توان به استخراج قواعد فراوان (Apriori) و استخراج الگوهای تکراری (FP-growth) اشاره کرد.

به طور کلی، یادگیری بدون نظارت ابزاری قدرتمند برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌های بدون برچسب است. با استفاده از این روش، می‌توانیم ساختارها، الگوها و ویژگی‌های مهم در داده را شناسایی کنیم و از آنها در کاربردهای مختلف مانند تشخیص ناهنجاری، دسته‌بندی و پیش‌بینی استفاده کنیم.