Table of Contents[Hūnā][Hōʻike]
ʻO kekahi o nā kumu nui no kēlā me kēia ʻano hana ʻoihana ʻo ka hoʻohana pono ʻana i ka ʻike. I kekahi manawa, ʻoi aku ka nui o ka ʻikepili i hana ʻia ma mua o ka hiki ke hana maʻamau.
ʻO ia kahi e komo ai nā algorithm aʻo mīkini. Eia naʻe, ma mua o ka hiki ʻana mai o kēia, pono e aʻo ʻia ka ʻike a wehewehe ʻia. I ka pōkole, ʻo ia ka mea i hoʻohana ʻia ai ka mīkini ʻike ʻole.
Ma kēia ʻatikala, e nānā mākou i ke aʻo ʻana i ka mīkini i mālama ʻole ʻia, me kāna algorithms, nā hihia hoʻohana, a me nā mea hou aku.
He aha ka Unsupervised Machine Learning?
Hoʻomaopopo nā algorithms aʻo mīkini i mālama ʻole ʻia i nā mamana i loko o kahi ʻikepili i ʻike ʻole ʻia a i ʻole ka hopena i hōʻailona ʻia. Mālama ʻia algorithm mīkini hopu loaʻa i kahi hua i hōʻailona ʻia.
ʻO ka ʻike ʻana i kēia ʻokoʻa e kōkua iā ʻoe e hoʻomaopopo i ke kumu ʻaʻole hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻano aʻo mīkini i mālama ʻole ʻia no ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia regression a i ʻole ka hoʻokaʻawale ʻana, ʻoiai ʻaʻole ʻoe i ʻike i ka waiwai/pane no ka ʻikepili puka. ʻAʻole hiki iā ʻoe ke aʻo i kahi algorithm maʻamau inā ʻaʻole ʻoe ʻike i ka waiwai/pane.
Eia kekahi, hiki ke hoʻohana ʻia ke aʻo ʻole ʻia e ʻike i ke ʻano kumu o ka ʻikepili. ʻIke kēia mau algorithms i nā hiʻohiʻona huna a i ʻole nā hui ʻikepili me ka pono ʻole o ka pilina kanaka.
ʻO kona hiki ke ʻike i nā mea like a me nā ʻokoʻa o ka ʻike he koho maikaʻi loa ia no ka nānā ʻana i ka ʻikepili ʻimi, nā ʻenehana kūʻai kea, ka ʻāpana mea kūʻai aku, a me ka ʻike kiʻi.
E noʻonoʻo i kēia hiʻohiʻona: aia ʻoe i kahi hale kūʻai a ʻike i kahi hua ʻike ʻole āu i ʻike ʻole ai ma mua. Hiki iā ʻoe ke hoʻokaʻawale i nā hua ʻike ʻole ʻia mai nā hua ʻē aʻe a puni ma muli o kāu ʻike ʻana i kona ʻano, ka nui, a i ʻole ke kala.
Nā Algorithms Aʻo Mīkini i mālama ʻole ʻia
Ka Hoʻohui
ʻO ka Clustering me ke kanalua ʻole ka hoʻohana nui ʻia o ke ʻano hoʻonaʻauao mālama ʻole ʻia. Hoʻokomo kēia ala i nā ʻikepili pili i loko o nā pūʻulu i hana ʻole ʻia.
ʻO ia iho, ʻike ke kumu hoʻohālike ML i nā hiʻohiʻona, nā mea like, a/a i ʻole nā ʻokoʻa i loko o kahi hoʻolālā ʻikepili uncategorized. Hiki i ke kumu hoʻohālike ke ʻike i nā hui kūlohelohe a i ʻole nā papa i ka ʻikepili.
ano
Nui nā ʻano o ka hui ʻana i hiki ke hoʻohana ʻia. E nānā mua kākou i nā mea nui.
- ʻO ka hui pū ʻana, ʻike ʻia i kekahi manawa ʻo "paʻakikī" clustering, kahi ʻano o ka hui ʻana kahi ʻāpana ʻikepili i hoʻokahi pūʻulu wale nō.
- ʻO ka hui pū ʻana, ʻike pinepine ʻia ʻo ka "puʻupuʻu palupalu", hiki i nā mea ʻikepili ke lilo i ʻoi aku ma mua o hoʻokahi pūʻulu i nā pae like ʻole. Eia kekahi, hiki ke hoʻohana ʻia ka puʻupuʻu probabilistic no ka hoʻoponopono ʻana i ka "puʻupuʻu palupalu" a i ʻole nā pilikia kuhi manaʻo, a me ka loiloi ʻana i ka likelika a i ʻole ke ʻano o nā helu ʻikepili no kekahi mau pūʻulu.
- ʻO ka hoʻokumu ʻana i kahi hierarchy o nā mea ʻikepili hui pū ʻia ka pahuhopu o ka hui ʻana hierarchical, e like me ka inoa. Hoʻopau ʻia a hoʻohui ʻia paha nā mea ʻikepili ma muli o ka hierarchy e hana i nā pūʻulu.
Hoʻohana i nā hihia:
- ʻIke ʻAnomaly:
Hiki ke ʻike ʻia kēlā me kēia ʻano outlier i ka ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i ka clustering. Hiki i nā ʻoihana i ka halihali a me ka logistic, no ka laʻana, ke hoʻohana i ka ʻike anomaly e ʻike i nā pilikia logistical a i ʻole e hōʻike i nā ʻāpana mechanical i pōʻino (mālama wānana).
Hiki i nā hui kālā ke hoʻohana i ka ʻenehana no ka ʻike ʻana i nā hana hoʻopunipuni a pane koke aku, hiki ke mālama i ka nui o ke kālā. E aʻo hou e pili ana i ka ʻike ʻana i nā mea ʻino a me ka hoʻopunipuni ma ka nānā ʻana i kā mākou wikiō.
- Māhele o nā mea kūʻai aku a me nā mākeke:
Hiki i ka Clustering algorithms ke kōkua i ka hui pū ʻana i nā poʻe i loaʻa nā ʻano like a me ka hoʻokumu ʻana i nā mea kūʻai aku no ka ʻoi aku ka maikaʻi o ke kūʻai ʻana a me nā hana i manaʻo ʻia.
K-Means
ʻO K-means kahi ʻano hui pū i ʻike ʻia ʻo ka partitioning a i ʻole ka ʻāpana. Hoʻokaʻawale ia i nā helu ʻikepili i kahi helu i koho mua ʻia i ʻike ʻia ʻo K.
Ma ke ʻano K-means, ʻo K ka mea hoʻokomo mai kou haʻi ʻana i ke kamepiula i ka nui o nā pūʻulu āu e makemake ai e ʻike i kāu ʻikepili. Hāʻawi ʻia kēlā me kēia mea ʻikepili i ke kikowaena puʻupuʻu kokoke loa, i ʻike ʻia he centroid (nā kiko ʻeleʻele i ke kiʻi).
Hoʻohana ʻia ka hope ma ke ʻano he wahi mālama ʻikepili. Hiki ke hana ʻia ka ʻenehana huipuʻi i nā manawa he nui a hiki i ka wehewehe pono ʻana o nā pūʻulu.
Fuzzy K-ʻo ia hoʻi
ʻO Fuzzy K-means kahi hoʻonui o ka ʻenehana K-means, i hoʻohana ʻia no ka hana ʻana i ka hui ʻana. ʻAʻole like me ka ʻenehana K-means, hōʻike ʻo K-means fuzzy e pili ana nā helu ʻikepili i nā pūʻulu he nui me nā pae like ʻole o kahi kokoke i kēlā me kēia.
Hoʻohana ʻia ka mamao ma waena o nā helu ʻikepili a me ka centroid o ka cluster no ka helu ʻana i kahi kokoke. ʻO ka hopena, hiki ke loaʻa nā manawa e hili ai nā hui like ʻole.
Nā Kiʻi Hoʻohālike Gaussian
ʻO Gaussian Mixture Models (GMMs) kahi ʻano hana i hoʻohana ʻia i ka hui ʻana o ka probabilistic. Ma muli o ka ʻike ʻole ʻia o ka mean a me ka ʻokoʻa, manaʻo nā kumu hoʻohālike aia kahi helu paʻa o nā puʻunaue Gaussian, kēlā me kēia mea e hōʻike ana i kahi pūʻulu ʻokoʻa.
No ka hoʻoholo ʻana i ka pūʻulu o kahi kikoʻikepili kikoʻī, hoʻohana maoli ʻia ke ʻano.
ʻO ka hui ʻana o ka hierarchical
Hiki ke hoʻomaka ka hoʻolālā hoʻonohonoho hierarchical me kēlā me kēia kikoʻikepili i hāʻawi ʻia i kahi pūʻulu ʻokoʻa. ʻO nā pūʻulu ʻelua e pili kokoke ana kekahi i kekahi, a laila hui ʻia i loko o kahi pūʻulu hoʻokahi. Hoʻomau ka hoʻohui ʻana a hiki i hoʻokahi puʻupuʻu i koe ma luna.
Ua ʻike ʻia kēia ʻano hana ma lalo o luna a i ʻole agglomerative. Inā hoʻomaka ʻoe me nā mea ʻikepili a pau i hoʻopaʻa ʻia i ka puʻupuʻu hoʻokahi a laila e hoʻokaʻawale a hiki i ka hoʻokaʻawale ʻana i kēlā me kēia mea ʻikepili ma ke ʻano he pūʻulu ʻokoʻa, ʻike ʻia ke ʻano he top-down a i ʻole divisive hierarchical clustering.
Algorithm Apriori
Ua hoʻolaha ʻia ka loiloi hīnaʻi mākeke i nā algorithm apriori, e hopena i nā ʻenekini manaʻo like ʻole no nā kahua mele a me nā hale kūʻai pūnaewele.
Hoʻohana ʻia lākou i nā ʻikepili transactional e ʻimi ai i nā mea kikoʻī pinepine, a i ʻole ka hui pū ʻana o nā mea, i mea e wānana ai i ka hiki ke hoʻopau i kekahi huahana ma muli o ka ʻai ʻana o kekahi.
No ka laʻana, inā hoʻomaka wau e pāʻani i ka lekiō o OneRepublic ma Spotify me "Counting Stars," ʻo kekahi o nā mele ʻē aʻe ma kēia kahawai he mele Imagine Dragon, e like me "Bad Liar."
Hoʻokumu ʻia kēia i kaʻu mau hoʻolohe hoʻolohe mua a me nā ʻano hoʻolohe o nā poʻe ʻē aʻe. ʻO nā ʻano Apriori e helu i nā mea kikoʻī me ka hoʻohana ʻana i ka lāʻau hash, me ka hele ʻana i ka laulā-mua.
Hoʻoemi Dimensionality
ʻO ka hoʻemi ʻana i ka dimensionality kahi ʻano o ke aʻo ʻana i mālama ʻole ʻia e hoʻohana ana i kahi hōʻiliʻili o nā hoʻolālā e hōʻemi i ka helu o nā hiʻohiʻona - a i ʻole nā ana - i loko o kahi waihona. E ʻae iā mākou e wehewehe.
Hiki ke hoʻowalewale i ka hoʻokomo ʻana i ka ʻikepili i hiki ke hana i kāu ʻikepili no ke aʻo ʻana i ka mīkini. Mai kuhi hewa iā mākou: ʻoi aku ka maikaʻi o kēia hoʻolālā no ka mea ʻoi aku ka nui o nā ʻikepili e hāʻawi i nā ʻike pololei.
E noʻonoʻo e mālama ʻia ka ʻikepili ma kahi ākea N-dimensional, me kēlā me kēia hiʻohiʻona e hōʻike ana i kahi ʻāpana ʻokoʻa. He mau haneli paha nā ana inā he nui ka ʻikepili.
E noʻonoʻo i nā pāpalapala Excel, me nā kolamu e hōʻike ana i nā ʻano a me nā lālani e hōʻike ana i nā mea ʻikepili. I ka nui o nā ana, hiki ke hana maikaʻi ʻole nā algorithms ML ʻikeʻike ʻikepili hiki ke lilo i mea paʻakikī.
No laila, kūpono ke kaupalena ʻana i nā hiʻohiʻona a i ʻole nā ana, a haʻi i ka ʻike pili pono. ʻO ka emi ʻana o ka dimensionality wale nō. Hāʻawi ia i ka nui o ka hoʻokomo ʻana i ka ʻikepili me ka ʻole o ka hoʻopaʻapaʻa ʻana i ka pono o ka waihona.
Ka Ikepili Kaha Nui (PCA)
ʻO ka loiloi ʻāpana koʻikoʻi he ala hoʻemi dimensionality. Hoʻohana ʻia ia e hōʻemi i ka nui o nā hiʻohiʻona i nā ʻikepili nui, e hopena i ka maʻalahi o ka ʻikepili me ka ʻole e kaumaha i ka pololei.
Hoʻokō ʻia ka hōʻiliʻili ʻikepili ma ke ʻano i kapa ʻia ʻo ka ʻohi hiʻona. Hōʻike ia ua hui pū ʻia nā mea mai ka pūʻulu kumu i kahi mea hou a liʻiliʻi. Ua ʻike ʻia kēia mau ʻano hou he mau mea mua.
ʻOiaʻiʻo, aia kekahi mau algorithms hiki iā ʻoe ke hoʻohana i kāu mau noi aʻo ʻole i mālama ʻia. ʻO nā mea i helu ʻia ma luna nei ka mea maʻamau, ʻo ia ke kumu e kūkākūkā nui ʻia ai lākou.
Ka hoʻohana ʻana i ke aʻo ʻole ʻia
- Hoʻohana ʻia nā ʻano aʻo i mālama ʻole ʻia no nā hana ʻike maka e like me ka ʻike mea.
- Hāʻawi ke aʻo ʻana i ka mīkini ʻike ʻole i nā mea koʻikoʻi i nā ʻōnaehana kiʻi olakino, e like me ka ʻike kiʻi, ka hoʻokaʻawale ʻana, a me ka hoʻokaʻawale ʻana, i hoʻohana ʻia i ka radiology a me ka pathology e ʻike i nā maʻi me ka wikiwiki a hilinaʻi.
- Hiki i ke aʻo ʻana ʻole ke nānā ʻia ke kōkua i ka ʻike ʻana i nā ʻano ʻikepili i hiki ke hoʻohana ʻia no ka hana ʻana i nā hoʻolālā kūʻai kea ʻoi aku ka maikaʻi me ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili i hala e pili ana i ka ʻano mea kūʻai. I ka wā o ka nānā ʻana, hoʻohana ʻia kēia e nā ʻoihana pūnaewele e hōʻike i nā mea hoʻohui kūpono i nā mea kūʻai aku.
- Hiki i nā ʻano aʻo mālama ʻole ke kānana i ka nui o ka ʻikepili e ʻike ai i nā mea waho. Hiki i kēia mau mea ʻino ke hoʻonui i ka ʻike o ka hana ʻino ʻana o nā mea hana, hewa kanaka, a i ʻole nā haeha palekana.
Nā pilikia me ke aʻo ʻole ʻia
He ʻoluʻolu ke aʻo ʻole ʻia ma nā ʻano like ʻole, mai ka hiki ke loaʻa i nā ʻike koʻikoʻi ʻikepili i ka pale ʻana i ka hōʻailona ʻikepili kumu kūʻai nā hana. Eia nō naʻe, aia kekahi mau drawbacks i ka hoʻohana ʻana i kēia hoʻolālā e hoʻomaʻamaʻa nā mīkini aʻo mīkini e hoomaopopo oukou. Eia kekahi mau laʻana.
- No ka nele o ka ʻikepili hoʻokomo i nā lepili e lawelawe ana ma ke ʻano he kī pane, ʻaʻole i ʻike pono ʻia nā hopena o nā kumu hoʻohālike i mālama ʻole ʻia.
- Hoʻohana pinepine ka aʻo ʻana me ka mālama ʻole ʻia me nā ʻikepili nui, hiki ke hoʻonui i ka paʻakikī o ka helu.
- Pono ke ala e hōʻoia ʻia e nā kānaka, nā loea kūloko a i waho paha i ke kumuhana o ka nīnau.
- Pono nā Algorithms e nānā a helu i kēlā me kēia hiʻohiʻona hiki i ka wā hoʻomaʻamaʻa, e lōʻihi ka manawa.
Panina
ʻO ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili kūpono ke kī i ka hoʻokumu ʻana i kahi pae hoʻokūkū ma kahi mākeke.
Hiki iā ʻoe ke hoʻokaʻawale i ka ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i nā algorithm aʻo mīkini i nānā ʻole ʻia e nānā i nā makemake o kāu poʻe i manaʻo ʻia a i ʻole e hoʻoholo i ka pane ʻana o kekahi maʻi i kahi lapaʻau.
Aia kekahi mau hana pono, a ʻepekema ʻikepiliHiki i nā ʻenekinia, a me nā mea kālai kiʻi ke kōkua iā ʻoe i ka wehewehe ʻana i kāu mau pahuhopu a me ka hoʻomohala ʻana i nā hoʻonā ML kūikawā no kāu hui.
Waiho i ka Reply