Обучение без учителя – в этой методологии система ИИ должна быть способна не просто отнести объект к той или иной группе, а без дополнительной информации самостоятельно выделить такие группы и затем определять принадлежность к ним объектов. По методологии обучения без учителя решаются задачи кластеризации, ассоциативных правил, фильтрации выбросов, сокращения размерности, заполнения пропущенных значений и др.
Задача кластеризации заключается в том, чтобы сгруппировать объекты в кластеры, представляющие собой сравнительно однородные группы объектов. К задаче кластеризации сводятся:
– анализ социальных сетей в разных сферах жизни общества для проведения исследований;
– оценка политических предпочтений сегментов аудитории в разных регионах, социальных и демографических группах;
– прогнозирование политической активности и акций на основе выявления поведенческих паттернов;
– агитация, т. е. распространение информации о кандидатах, данные о которых гражданин еще не рассматривал, но разделяет ценности партии кандидата;
– определение центров формирования общественного мнения;
– выбор популярных личностей среди лояльных к бренду людей в целях повысить эффективность кампаний при помощи информационных вирусных технологий, побуждающих распространять сведения о продуктах и компании саму аудиторию, которой она предназначена;
– поиск подходящих кандидатов в сотрудники компании по данным резюме и историй успеха сотрудников, которые уже плодотворно работают в компании;
– подбор сотрудников для какого-либо проекта;
– повышение эффективности командообразования на основе подтвержденных личных и профессиональных качеств;
– фокусировка рекламных кампаний на конкретном сегменте целевой аудитории;
– выявление латентных, не выражаемых явно потребностей покупателей, которые не ищут товар в интернете и не обращаются в магазины, но в общедоступных сообщениях (постах), группах, в которых состоят эти пользователи, оставляют информацию о своих намерениях или предпочтениях;
– определение кластеров коррумпированности – связей бизнеса и представителей власти.
Задача поиска ассоциативных правил – определение часто встречающихся наборов объектов в большом множестве таких наборов. Прикладные задачи, решаемые установлением ассоциативных правил:
– изучение событий, выявление причинно-следственных связей в поведении поставщиков, покупателей, сотрудников, инвесторов, конкурентов и иных лиц, оказывающих или могущих оказать влияние на компанию;
– анализ покупательской корзины – определение сочетаний товаров, пользующихся стабильным спросом, в целях оптимизировать поиск наборов покупателями;
– стимулирование спроса за счет формирования дополнительных предложений, проведения эффективных маркетинговых акций, продвигающих среди аудитории дополнительные товары.
Задача фильтрации выбросов – обнаружение в обучающей выборке небольшого числа нетипичных объектов. К задаче сводятся проблемы
– обнаружение мошенничества, т. е. выявление аномальных финансовых показателей по выручке или объему продаж, что помогает обнаружить факт кражи денежных средств или передачу информации конкурентам;
– обеспечение информационной безопасности. В частности, аномальное время работы сотрудника или его нетипичные действия дают возможность установить факт инсайдерской деятельности либо идентифицировать несанкционированный доступ к информационной системе;
