Pemelajaran tak terarah

Pembelajaran tak terarah adalah teknik pembelajaran mesin di mana kita tidak perlu mengawasi modelnya namun kita perlu mengizinkan model bekerja sendiri untuk menemukan informasi yang dibutuhkan. Hal ini terutama berkaitan dengan data tanpa label. Algoritma pembelajaran tak terarah memungkinkan kita melakukan tugas pemrosesan yang lebih kompleks dibandingkan dengan pembelajaran terarah. Meskipun, pembelajaran tak terarah bisa lebih tak terduga dibandingkan dengan pembelajaran alami lainnya dalam pembelajaran dan metode reinforcement learning. Pembelajaran mesin tak terarah dapat menemukan semua jenis pola yang tidak diketahui dalam data. Metode yang tak terarah ini dapat membantu menemukan fitur yang berguna untuk pengelompokan. Pengelompokan ini dapat berlangsung secara real time, sehingga semua data masukan dianalisis dan diberi label. Realitanya, lebih mudah untuk mendapatkan data tidak berlabel dari komputer daripada data berlabel yang membutuhkan intervensi manual. Zoubin Ghahramani menyatakan dalam tulisannya yang disunting lebih dari 530 kali, bahwa ia menjelaskan secara ringkas mengenai pemelajaran tak terarah dari sudut pandang pemodelan statistic. Pemelajaran tak terarah terinspirasi dari teori informasi dan prinsip Bayesian. Ghahramani menjelaskan scara ringkas model dasar pada pemelajaran tak terarah meliputi Analisa faktor, Principal Component Analysis (PCA), percampuran Gaussian, Hidden Markov Model, ruang-status model, dan berbagai variasi tambahan. Ia menurunkan algoritma EM dan memberikan tinjauan singkat mengenai konsep dasar model grafis, dan algoritma inferensi grafis. Ia juga memberikan pemelajaran singkat mengenai perkiraan inferensi Bayesian yang dimana juga termasuk Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Perkiraan Laplace, BIC, perkiraan variasi, dan Expectation Propagation (EP). Ia bertujuan dengan adanya karya nya ini agar ia dapat menyajikan pandangan dari sisi yang lebih tinggi dalam bidang ini.