我知道无监督学习的美妙之处、神秘之处和复杂性在于它从人类能够理解的大量数据中提取信息。然而，有没有任何方法可以知道算法是否正确。例如，假设它正在观察股票趋势，并对某只股票进行一些推断。在没有实际看到结果的情况下，有没有办法知道这是正确的？它训练的数据可能是错误的，或者更重要的是，你的算法可能只是得出了错误的结论。显然，有损失等数学度量，但目前我们是否只能接受算法可能错误的事实？我们可以通过哪些方法来衡量无监督学习算法的正确性(或者"正确"只是一个雄心勃勃的术语)？
简而言之：
在没有实际看到结果的情况下，有什么方法可以知道它是对的吗？
否。如果有，那么你甚至不需要你原来的算法。只需进行随机预测，并使用您的预言机判断它们是否正确。
它训练的数据可能是错误的
ML算法基于数据进行学习。如果这是错误的，他们就会学到错误的东西。如果你只被告知1+1=3，你有理由质疑吗？
更重要的是，你的算法可能只是得出了错误的结论
如果数据支持，则没有任何结论是错误的。它可能不是你要找的那个https://www.jefftk.com/p/detecting-tanks)，在这种情况下，您应该获得更好地描述您所追求的数据。
但目前我们是否只能接受算法可能错误的事实？
是的，我们可能永远都会。人类对某些事情总是正确的吗？在正确的情况下，你可能会在一些基本的事情上犯错误。我们比现在的人工智能聪明多了。
我们可以通过哪些方法来衡量无监督学习算法的正确性(或者"正确"只是一个雄心勃勃的术语)？
它非常雄心勃勃。如果你足够擅长你试图解决的问题，你可以手动检查结果。如果你想把图像分为狗和猫，这可能很简单，作为一个人你可以判断。应用该算法并手动检查一些预测，以了解它的效果。
如果你想有一个围棋打得很好的东西，挑战世界冠军。
这取决于问题。