Clár na nÁbhar[Folaigh][Taispeáin]
Ceann de na príomhchritéir le haghaidh aon chineál gníomhaíochta corparáidí is ea úsáid éifeachtach na faisnéise. Ag pointe éigin, sáraíonn méid na sonraí a cruthaíodh cumas na próiseála bunúsacha.
Sin an áit a dtagann halgartaim meaisínfhoghlama i bhfeidhm. Mar sin féin, sular féidir aon cheann de seo a tharlóidh, ní mór an fhaisnéis a staidéar agus a léirmhíniú. Go hachomair, is chuige sin a úsáidtear meaisínfhoghlaim gan mhaoirseacht.
San Airteagal seo, déanfaimid iniúchadh domhain ar mheaisínfhoghlaim gan mhaoirseacht, lena n-áirítear a halgartaim, cásanna úsáide, agus go leor eile.
Cad is Foghlaim Meaisín gan Mhaoirseacht ann?
Sainaithníonn halgartaim meaisínfhoghlama gan mhaoirseacht patrúin i dtacar sonraí nach bhfuil iarmhairt aitheanta nó lipéadaithe acu. Faoi mhaoirseacht halgartaim foghlama meaisín aschur lipéadaithe a bheith agat.
Cuidíonn an t-idirdhealú seo leat a thuiscint cén fáth nach féidir modhanna meaisínfhoghlama gan mhaoirseacht a úsáid chun ceisteanna aischéimniúcháin nó aicmithe a réiteach, toisc nach bhfuil a fhios agat cad é luach/freagra na sonraí aschuir. Ní féidir leat algartam a oiliúint de ghnáth mura bhfuil an luach/freagra ar eolas agat.
Ina theannta sin, is féidir foghlaim gan mhaoirseacht a úsáid chun bunstruchtúr na sonraí a shainaithint. Aimsíonn na halgartaim seo patrúin fholaithe nó grúpálacha sonraí gan gá le hidirghníomhaíocht dhaonna.
Mar gheall ar a chumas cosúlachtaí agus codarsnachtaí faisnéise a bhrath is rogha iontach é le haghaidh anailíse sonraí taiscéalaíoch, teicnící tras-díola, deighilt tomhaltóirí, agus sainaithint pictiúr.
Déan machnamh ar an gcás seo a leanas: tá tú i siopa grósaeireachta agus feiceann tú torthaí nach bhfaca tú riamh cheana. Is féidir leat idirdhealú a dhéanamh go héasca ar na torthaí anaithnid atá difriúil ó thorthaí eile timpeall bunaithe ar do thuairimí ar a bhfoirm, a méid, nó a dath.
Algartam Foghlama Meaisín Gan Maoirseacht
Braisliú
Gan dabht, is é cnuasú an cur chuige foghlama gan mhaoirseacht is mó a úsáidtear. Cuireann an cur chuige seo míreanna sonraí gaolmhara i gcnuasaigh a ghintear go randamach.
Leis féin, aimsíonn samhail ML patrúin, cosúlachtaí, agus/nó difríochtaí ar bith i struchtúr sonraí gan chatagóir. Beidh samhail in ann aon ghrúpálacha nó ranganna nádúrtha i sonraí a fháil amach.
cineálacha
Tá cineálacha éagsúla cnuasaithe ar féidir a úsáid. Breathnaímid ar na cinn is tábhachtaí ar dtús.
- Is cineál grúpála é cnuasú eisiach, ar a dtugtar cnuasaigh “crua” uaireanta, ina mbaineann píosa amháin sonraí le braisle amháin.
- Ligeann cnuasaigh fhorluiteacha, ar a dtugtar cnuasaigh “bog” go minic, go mbaineann réada sonraí le níos mó ná braisle amháin go céimeanna éagsúla. Ina theannta sin, is féidir cnuasú dóchúlachta a úsáid chun dul i ngleic le fadhbanna cnuasaithe “boga” nó meastacháin dlúis, chomh maith le measúnú a dhéanamh ar dhóchúlacht nó ar dhóchúlacht na bpointí sonraí a bhaineann le braislí áirithe.
- Tá sé mar sprioc ag cnuasú ordlathach a chruthú ordlathas de mhíreanna sonraí grúpáilte, mar a léiríonn an t-ainm. Déantar míreanna sonraí a dhíthógáil nó a chomhcheangal bunaithe ar an ordlathas chun braislí a ghiniúint.
Cásanna úsáide:
- Brath aimhrialtacht:
Is féidir aon chineál asluiteacha i sonraí a bhrath trí bhraisliú. Is féidir le cuideachtaí iompair agus lóistíochta, mar shampla, úsáid a bhaint as brath aimhrialtachta chun baic lóistíochta a fháil amach nó páirteanna meicniúla damáiste a nochtadh (cothabháil thuarthach).
Is féidir le hinstitiúidí airgeadais an teicneolaíocht a úsáid chun idirbhearta calaoiseacha a bhrath agus freagairt go tapa, rud a d'fhéadfadh go leor airgid a shábháil. Foghlaim tuilleadh faoi mhínormáltachtaí agus calaois a fheiceáil trí amharc ar ár bhfíseán.
- Deighilt na gcustaiméirí agus na margaí:
Is féidir le halgartaim braisliú cabhrú le daoine a bhfuil tréithe comhchosúla acu a ghrúpáil agus daoine tomhaltóra a chruthú le haghaidh margaíochta níos éifeachtaí agus tionscnaimh spriocdhírithe.
K-Meáin
Is modh cnuasaithe é K-acmhainní a dtugtar deighilt nó deighilt air freisin. Roinneann sé na pointí sonraí i líon réamhshocraithe braislí ar a dtugtar K.
Sa mhodh K-modhanna, is é K an t-ionchur ós rud é go n-insíonn tú don ríomhaire cé mhéad braisle is mian leat a aithint i do shonraí. Sanntar gach mír sonraí ina dhiaidh sin chuig an ionad braisle is gaire, ar a dtugtar centroid (poncanna dubha sa phictiúr).
Feidhmíonn na cinn deiridh sin mar spásanna stórála sonraí. Is féidir an teicníc cnuasaithe a dhéanamh go minic go dtí go bhfuil na braislí sainithe go maith.
Fuzzy K-ciallaíonn
Síneadh ar an teicníc K-acmhainní é Fuzzy K-modhanna, a úsáidtear chun cnuasach forluiteach a dhéanamh. Murab ionann agus an teicníc K-modhanna, léiríonn modhanna doiléir K go bhféadfadh go mbaineann pointí sonraí le go leor braislí a bhfuil céimeanna éagsúla cóngarachta acu do gach ceann acu.
Úsáidtear an fad idir pointí sonraí agus lárionad an bhraisle chun cóngaracht a ríomh. Mar thoradh air sin, is féidir go mbeadh ócáidí ann nuair a fhorluíonn braislí éagsúla.
Múnlaí Meascán Gaussach
Is modh iad Múnlaí Meascáin Gaussacha (GMManna) a úsáidtear i mbraisliú dóchúlachta. Toisc nach bhfuil an meán agus an t-athraitheas ar eolas, glacann na samhlacha leis go bhfuil líon seasta dáileadh Gaussach ann, gach ceann acu ag léiriú braisle ar leith.
Chun a chinneadh cén braisle lena mbaineann pointe sonraí ar leith, úsáidtear an modh go bunúsach.
Cnuasú Ordlathach
Is féidir tús a chur leis an straitéis ordlathach cnuasaithe le gach pointe sonraí a shanntar do bhraisle eile. Ansin déantar an dá chnuasach is gaire dá chéile a chumasc in aon bhraisle amháin. Leanann cumasc atriallach ar aghaidh go dtí nach bhfanann ach braisle amháin ag an mbarr.
Tugtar ceirtleán ón mbun aníos nó ceirtleán ar an modh seo. Má thosaíonn tú le gach mír sonraí atá ceangailte leis an mbraisle chéanna agus má sheolann tú scoilteanna go dtí go sanntar gach mír sonraí mar bhraisle ar leith, tugtar cnuasú ordlathach ó bharr anuas nó deighilteach ar an modh.
Algartam Apriori
Rinne anailís chiseán margaidh tóir ar algartaim apriori, rud a d'eascair innill mholta éagsúla le haghaidh ardáin cheoil agus siopaí ar líne.
Úsáidtear iad i dtacar sonraí idirbheartaíochta chun tacair mhíreanna rialta, nó grúpálacha míreanna, a aimsiú chun an dóchúlacht go n-ídeofar táirge amháin a thuar bunaithe ar thomhaltas táirge eile.
Mar shampla, má thosaím ar raidió OneRepublic a sheinm ar Spotify le “Counting Stars,” is cinnte gur amhrán Imagine Dragon a bheidh i gceann de na hamhráin eile ar an gcainéal seo, mar shampla “Bad Liar.”
Tá sé seo bunaithe ar na nósanna éisteachta a bhí agam roimhe seo chomh maith le patrúin éisteachta daoine eile. Áiríonn modhanna Apriori tacair míreanna ag baint úsáide as crann hash, ag trasnú leithead an tacair sonraí ar dtús.
Laghdú Toisí
Is cineál foghlama gan mhaoirseacht é laghdú toise a úsáideann bailiúchán straitéisí chun líon na ngnéithe – nó na dtoisí – i dtacar sonraí a íoslaghdú. Lig dúinn soiléiriú a dhéanamh.
Is féidir leis a bheith tempting a oiread sonraí agus is féidir a ionchorprú agus do chuid sonraí á gcruthú tacar sonraí le haghaidh meaisínfhoghlama. Ná bí mícheart linn: oibríonn an straitéis seo go maith mar is gnách go mbíonn torthaí níos cruinne mar thoradh ar níos mó sonraí.
Glac leis go bhfuil sonraí stóráilte i spás N-tríthoiseach, le gach gné ag léiriú toise difriúil. D'fhéadfadh go mbeadh na céadta toisí ann má tá go leor sonraí ann.
Smaoinigh ar scarbhileoga Excel, le colúin a léiríonn tréithe agus sraitheanna a léiríonn míreanna sonraí. Nuair a bhíonn an iomarca toisí ann, d'fhéadfadh go n-éireodh go dona le halgartaim ML agus léirshamhlú sonraí is féidir a bheith deacair.
Mar sin bíonn sé loighciúil na tréithe nó na toisí a theorannú, agus faisnéis ábhartha a chur in iúl. Is é sin go díreach laghdú toise. Ligeann sé do chainníocht inbhainistithe sonraí a ionchur gan sláine an tacair sonraí a chur i mbaol.
Anailís ar Phríomh-Chomhpháirt (PCA)
Is é an príomh-anailís chomhpháirt ná cur chuige laghdaithe toise. Úsáidtear é chun líon na ngnéithe i dtacar sonraí ollmhóra a íoslaghdú, rud a fhágann go mbíonn sonraí níos simplí gan cruinneas a íobairt.
Déantar comhbhrú tacair sonraí trí mhodh ar a dtugtar eastóscadh gné. Tugann sé le fios go ndéantar eilimintí ón tsraith bhunaidh a chumasc isteach i gceann nua, níos lú. Tugtar comhpháirteanna príomhúla ar na tréithe nua seo.
Ar ndóigh, tá algartaim bhreise ann ar féidir leat a úsáid i d’fheidhmchláir foghlama gan mhaoirseacht. Is iad na cinn atá liostaithe thuas ach na cinn is forleithne, agus is é sin an fáth go ndéantar iad a phlé go mion.
Foghlaim gan Maoirseacht a chur i bhfeidhm
- Baintear úsáid as modhanna foghlama gan mhaoirseacht le haghaidh tascanna dearcadh amhairc ar nós aithint réad.
- Tugann meaisínfhoghlaim gan mhaoirseacht gnéithe ríthábhachtacha do chórais íomháithe leighis, amhail aithint íomhá, aicmiú agus deighilt, a úsáidtear i raideolaíocht agus paiteolaíocht chun othair a dhiagnóiseadh go tapa agus go hiontaofa.
- Is féidir le foghlaim gan mhaoirseacht cabhrú le treochtaí sonraí a aithint is féidir a úsáid chun straitéisí tras-díola níos éifeachtaí a chruthú ag baint úsáide as sonraí san am atá caite ar iompar tomhaltóirí. Le linn an phróisis seiceála, úsáideann gnólachtaí ar líne é seo chun na breiseáin chearta a mholadh do chliaint.
- Is féidir le modhanna foghlama gan mhaoirseacht sreabhadh trí mhéideanna ollmhóra sonraí chun asluit a fháil. D'fhéadfadh na mínormáltachtaí seo fógra a thabhairt faoi mhífheidhmiú trealaimh, earráid dhaonna, nó sáruithe slándála.
Saincheisteanna le foghlaim gan Maoirseacht
Tá an fhoghlaim gan mhaoirseacht tarraingteach ar bhealaí éagsúla, ón bhféidearthacht chun léargais thábhachtacha a aimsiú sonraí chun lipéadú costasach sonraí a sheachaint oibríochtaí. Mar sin féin, tá roinnt míbhuntáistí ag baint le húsáid na straitéise seo chun oiliúint samhlacha foghlama meaisín gur chóir duit a bheith ar an eolas faoi. Seo roinnt samplaí.
- Toisc nach bhfuil lipéid ar shonraí ionchuir a fheidhmíonn mar eochracha freagartha, d’fhéadfadh torthaí samhlacha foghlama gan mhaoirseacht a bheith chomh beacht céanna.
- Is minic a oibríonn foghlaim gan mhaoirseacht le tacair shonraí ollmhóra, rud a d’fhéadfadh castacht ríomhaireachta a mhéadú.
- Éilíonn an cur chuige seo dearbhú aschuir ó dhaoine, idir speisialtóirí inmheánacha nó seachtracha san ábhar fiosrúcháin.
- Caithfidh halgartaim gach cás féideartha a scrúdú agus a ríomh le linn na céime oiliúna, rud a thógann roinnt ama.
Conclúid
Tá úsáid éifeachtach sonraí ríthábhachtach chun buntáiste iomaíoch a bhunú i margadh áirithe.
Is féidir leat na sonraí a dheighilt trí úsáid a bhaint as halgartaim meaisínfhoghlama gan mhaoirseacht chun roghanna do spriocghrúpa a scrúdú nó chun a fháil amach conas a fhreagraíonn ionfhabhtú áirithe do chóireáil ar leith.
Tá roinnt feidhmeanna praiticiúla, agus eolaithe sonraí, innealtóirí, agus ailtirí cabhrú leat do spriocanna a shainiú agus réitigh uathúla ML a fhorbairt do do chuideachta.
Leave a Reply