Может ли нейронная сеть обучаться без учителя?

Да, нейронные сети могут обучаться без учителя. Обучение без учителя - это метод машинного обучения, при котором нейронная сеть анализирует входные данные без явных меток или целевых значений. Вместо этого, сеть самостоятельно выявляет внутренние закономерности и структуры в данных.

В процессе обучения без учителя нейронная сеть может использовать такие методы, как кластеризация (группировка данных на основе их сходства), снижение размерности (сокращение размерности пространства признаков) или генеративное моделирование (создание новых данных, основанных на распределении существующих данных).

Обучение без учителя находит широкое применение в таких задачах, как анализ данных, выявление аномалий, поиск паттернов или представление данных в удобной форме для последующего анализа. Этот подход позволяет нейронным сетям обнаруживать скрытые зависимости и извлекать ценную информацию из больших объемов данных без необходимости пометки каждого примера обучающей выборки.