Teburin Abubuwan Ciki[Boye][Nuna]
Ɗaya daga cikin ma'auni na farko na kowane nau'in ayyukan kamfani shine ingantaccen amfani da bayanai. A wani lokaci, ƙarar bayanan da aka ƙirƙira ya zarce ƙarfin aiki na asali.
Wannan shine inda algorithms koyon injin ke shiga cikin wasa. Duk da haka, kafin kowane daga cikin wannan ya faru, dole ne a yi nazari da fassara fassarar. A taƙaice, shine abin da ake amfani da koyon inji mara kulawa.
A cikin wannan labarin, za mu bincika zurfin koyan na'ura mara kulawa, gami da algorithms ɗin sa, amfani da lokuta, da ƙari mai yawa.
Menene Koyon Injin Mara Kulawa?
Algorithms na koyon injin da ba a kula da su yana gano alamu a cikin saitin bayanai waɗanda ba su da sananne ko sakamako mai lakabi. Ana kulawa mashin ilmin lissafi sami fitarwa mai lakabi.
Sanin wannan bambance-bambancen yana taimaka muku fahimtar dalilin da yasa ba za a iya amfani da hanyoyin koyo na inji ba tare da kulawa ba don magance matsalolin koma baya ko rarrabuwa, tunda ba ku san menene ƙimar/amsa ga bayanan fitarwa zai iya zama ba. Ba za ku iya horar da algorithm akai-akai idan ba ku san ƙimar/amsa ba.
Haka kuma, ana iya amfani da koyon da ba a kula da shi ba don gano ainihin tsarin bayanan. Waɗannan algorithms suna gano ɓoyayyun alamu ko ƙungiyoyin bayanai ba tare da buƙatar hulɗar ɗan adam ba.
Ƙarfinsa don gano kamance da bambance-bambance a cikin bayanai ya sa ya zama babban zaɓi don nazarin bayanan bincike, dabarun sayar da giciye, ɓangarori na mabukaci, da gano hoto.
Yi la'akari da yanayin da ke gaba: kana cikin kantin kayan miya kuma ga wani 'ya'yan itace da ba a san su ba waɗanda ba ka taɓa gani ba. Kuna iya bambance 'ya'yan itacen da ba a san su ba daban-daban da sauran 'ya'yan itace a kusa da su bisa la'akari da nau'insa, girmansa, ko launi.
Algorithms na Koyon Inji mara Kulawa
Taronka
Tari ba tare da wata shakka ita ce hanyar ilmantarwa da aka fi amfani da ita ba tare da kulawa ba. Wannan hanyar tana sanya abubuwan da ke da alaƙa da bayanai cikin gungu da aka ƙirƙira da ka.
Ta kanta, samfurin ML yana gano kowane tsari, kamance, da/ko bambance-bambance a tsarin bayanan da ba a rarraba ba. Samfurin zai iya gano kowane rukuni na halitta ko azuzuwan cikin bayanai.
iri
Akwai nau'ikan tari da yawa waɗanda za'a iya amfani dasu. Bari mu fara duba mafi mahimmanci.
- Tari na musamman, wani lokaci ana kiransa "hard" clustering, nau'in rukuni ne wanda yanki ɗaya na bayanai ya kasance na tari ɗaya kawai.
- Rukunin ruɗewa, wanda aka fi sani da tari mai laushi, yana ba da damar abubuwan bayanai su kasance cikin tari fiye da ɗaya zuwa digiri daban-daban. Bugu da ƙari, ana iya amfani da tari mai yuwuwa don magance matsalolin tari mai laushi ko ƙima, da kuma tantance yuwuwar ko yuwuwar wuraren bayanan na wasu gungu.
- Ƙirƙirar matsayi na abubuwan tattara bayanai shine makasudin tari, kamar yadda sunan ke nunawa. Abubuwan bayanai ana ɓarna ko haɗa su bisa ga matsayi don samar da gungu.
Amfani da lokuta:
- Gano Anomaly:
Ana iya gano kowane nau'in fitar da bayanai ta amfani da tari. Kamfanoni a cikin sufuri da dabaru, alal misali, na iya amfani da gano abubuwan da ba su da kyau don gano abubuwan da ke hana ruwa gudu ko bayyana ɓangarori na injuna da suka lalace (tsarin tsinkaya).
Cibiyoyin kuɗi na iya amfani da fasaha don gano ma'amaloli na yaudara da kuma mayar da martani cikin sauri, mai yuwuwar ceton kuɗi mai yawa. Ƙara koyo game da gano rashin daidaituwa da zamba ta kallon bidiyon mu.
- Rarraba abokan ciniki da kasuwanni:
Algorithms na tari na iya taimakawa wajen tara mutanen da ke da halaye iri ɗaya da ƙirƙirar mabukaci don ƙarin ingantacciyar tallace-tallace da tsare-tsare masu niyya.
K-Ma'ana
K-ma'ana hanya ce ta tari wacce kuma aka sani da rarrabuwa ko rarrabuwa. Yana rarraba wuraren bayanan zuwa adadin da aka ƙayyade na gungu wanda aka sani da K.
A cikin hanyar K-ma'ana, K shine shigarwar tunda kun gaya wa kwamfutar gungu nawa kuke son ganowa a cikin bayanan ku. Ana sanya kowane abu daga baya zuwa cibiyar gungu mafi kusa, wanda aka sani da centroid (dige-dige baƙi a cikin hoton).
Ƙarshen suna aiki azaman wuraren ajiyar bayanai. Ana iya yin dabarar tari sau da yawa har sai an bayyana gungu da kyau.
Fuzzy K-ma'ana
Fuzzy K-ma'ana shine fadada dabarar K-ma'ana, wacce ake amfani da ita don yin tari. Ba kamar dabarar K-ma'anar ba, ma'anar K-fuzzy yana nuna cewa maki bayanai na iya kasancewa na gungu da yawa tare da mabanbantan digiri na kusanci ga kowane.
Ana amfani da nisa tsakanin wuraren bayanai da centroid tari don ƙididdige kusanci. A sakamakon haka, za a iya samun lokatai da ƙungiyoyi daban-daban suka zo juna.
Gaussian Mixture Model
Gaussian Mixture Model (GMMs) hanya ce da ake amfani da ita a cikin tari mai yiwuwa. Saboda ba a san ma'anar da bambance-bambance ba, ƙirar suna ɗauka cewa akwai ƙayyadaddun adadin rarraba Gaussian, kowanne yana wakiltar gungu daban-daban.
Don sanin wane gungu na takamaiman wurin bayanai ne, ana amfani da hanyar da gaske.
Rukunin Tsarin Mulki
Dabarun tari na matsayi na iya farawa tare da kowane ma'aunin bayanai da aka sanya wa gungu daban. Rukunin biyun da suka fi kusanci da juna sai a hade su zuwa gungu guda. Ana ci gaba da haɗa haɗin kai har sai tari ɗaya ya rage a saman.
Ana kiran wannan hanyar da ƙasa-sama ko agglomerative. Idan kun fara da duk abubuwan bayanan da aka ɗaure su da gungu ɗaya sannan ku gudanar da rarrabuwa har sai an sanya kowane abu na bayanai azaman gungu daban, hanyar ana kiranta da tari na sama-sama ko rarrabuwa.
Algorithm na Apriori
Binciken kwandon kasuwa ya shahara da algorithms na apriori, wanda ya haifar da injunan shawarwari daban-daban don dandamalin kiɗa da kantunan kan layi.
Ana amfani da su a cikin bayanan ma'amala don nemo abubuwan abubuwa akai-akai, ko ƙungiyoyin abubuwa, don yin hasashen yuwuwar cinye samfur ɗaya dangane da cin wani.
Misali, idan na fara kunna rediyon OneRepublic a Spotify tare da “Kidaya Taurari,” ɗayan sauran waƙoƙin da ke wannan tashar tabbas tabbas zai zama waƙar Dragon Dragon, kamar “Bad Liar.”
Wannan ya dogara ne akan halayen saurarona na baya da kuma tsarin sauraron wasu. Hanyoyin Apriori suna ƙidayar abubuwa ta amfani da bishiyar zanta, ta ratsa faɗin bayanan saitin-farko.
Rage Girma
Rage ƙima wani nau'i ne na koyo mara kulawa wanda ke amfani da tarin dabaru don rage yawan fasalulluka - ko girma - a cikin saitin bayanai. Ka ba mu damar bayyanawa.
Yana iya zama mai jaraba don haɗa bayanai da yawa gwargwadon yiwuwa yayin ƙirƙirar ku dataset don koyon inji. Kar ku same mu ba daidai ba: wannan dabarar tana aiki da kyau tunda ƙarin bayanai yawanci suna haifar da ingantaccen bincike.
A ɗauka cewa an adana bayanai a cikin sararin N-girma, tare da kowane fasalin yana wakiltar girma dabam. Wataƙila akwai ɗaruruwan girma idan akwai bayanai da yawa.
Yi la'akari da maƙunsar bayanai na Excel, tare da ginshiƙai masu wakiltar halaye da layuka masu wakiltar abubuwan bayanai. Lokacin da girma ya yi yawa, ML algorithms na iya yin rashin ƙarfi kuma bayanan gani zai iya zama da wahala.
Don haka yana sa ya zama mai ma'ana don iyakance halaye ko girma, da isar da bayanan da suka dace kawai. Rage girman girman shine kawai. Yana ba da damar iya sarrafa adadin abubuwan shigar da bayanai ba tare da lalata amincin bayanan saitin ba.
Babban Bankin Bincike (PCA)
Babban bincike na bangaren shine tsarin rage girman girma. Ana amfani da shi don rage yawan fasalulluka a cikin manyan ɗakunan bayanai, yana haifar da mafi sauƙin sauƙin bayanai ba tare da sadaukar da daidaito ba.
Ana samun matsewar saitin bayanai ta hanyar da aka sani da hakar fasali. Yana nuna cewa abubuwa daga ainihin saitin an haɗa su zuwa sabon, ƙarami. Waɗannan sabbin halaye an san su da abubuwan da suka shafi farko.
Tabbas, akwai ƙarin algorithms da zaku iya amfani da su a cikin aikace-aikacen ilmantarwa marasa kulawa. Waɗanda aka jera a sama sune kawai suka fi yawa, wanda shine dalilin da yasa aka tattauna su dalla-dalla.
Aikace-aikacen ilmantarwa mara kulawa
- Ana amfani da hanyoyin ilmantarwa marasa kulawa don ayyukan hangen nesa kamar gano abu.
- Koyon injin da ba a kula da shi yana ba da mahimman fa'idodi ga tsarin ɗaukar hoto na likita, kamar tantance hoto, rarrabuwa, da rarrabuwa, waɗanda ake amfani da su a cikin rediyo da ilimin cututtuka don tantance marasa lafiya cikin sauri da dogaro.
- Koyon da ba a kula da shi ba zai iya taimakawa wajen gano hanyoyin bayanai waɗanda za a iya amfani da su don ƙirƙirar ingantattun dabarun sayar da giciye ta amfani da bayanan da suka gabata kan halayen mabukaci. Yayin aiwatar da biyan kuɗi, kasuwancin kan layi ke amfani da wannan don ba da shawarar ƙarin abubuwan da suka dace ga abokan ciniki.
- Hanyoyin ilmantarwa marasa kulawa na iya ratsa ɗimbin bayanai don gano abubuwan da ba su dace ba. Waɗannan rashin daidaituwa na iya ɗaga sanarwar rashin aiki na kayan aiki, kuskuren ɗan adam, ko keta tsaro.
Matsaloli tare da ilmantarwa mara kulawa
Koyon da ba a kula da shi yana da jan hankali ta hanyoyi daban-daban, daga yuwuwar samun mahimman bayanai a ciki bayanai don nisantar sanya alamar bayanai masu tsada ayyuka. Duk da haka, akwai matsaloli da yawa don amfani da wannan dabarar don horarwa samfurin koyo na inji da ya kamata ku sani. Ga wasu misalai.
- Kamar yadda bayanan shigarwa ba su da alamun da ke aiki azaman maɓallan amsawa, sakamakon ƙirar koyo mara kulawa zai iya zama ƙasa da madaidaici.
- Koyon da ba a kula da shi akai-akai yana aiki tare da ɗimbin bayanai, wanda zai iya ƙara rikiɗar lissafi.
- Hanyar tana buƙatar tabbatar da fitarwa ta mutane, ko dai ƙwararru na ciki ko na waje a cikin batun bincike.
- Algorithms dole ne su bincika da lissafta kowane yanayi mai yuwuwa a cikin lokacin horo, wanda ke ɗaukar ɗan lokaci.
Kammalawa
Ingantacciyar amfani da bayanai shine mabuɗin kafa gasa a wata kasuwa.
Kuna iya raba bayanan ta amfani da algorithms koyo na'ura mara kulawa don bincika abubuwan da ake so na masu sauraron ku ko don sanin yadda wata cuta ke amsawa ga wani magani.
Akwai aikace-aikace masu amfani da yawa, kuma masana kimiyyar bayanai, injiniyoyi, da masu gine-gine za su iya taimaka muku wajen ayyana burin ku da haɓaka mafita na ML na musamman ga kamfanin ku.
Leave a Reply