Table of Contents[Kache][Montre]
Youn nan kritè prensipal yo pou nenpòt ki kalite aktivite antrepriz se itilizasyon efikas enfòmasyon. Nan kèk pwen, volim nan done kreye depase kapasite nan pwosesis debaz.
Sa a se kote algoritm aprantisaj machin antre nan jwèt. Sepandan, anvan nenpòt nan sa yo ka rive, enfòmasyon an dwe etidye ak entèprete. Nan yon bref, li se sa ki aprantisaj machin san sipèvizyon yo itilize pou.
Nan atik sa a, nou pral egzamine apwofondi aprantisaj machin san sipèvizyon, ki gen ladan algoritm li yo, ka itilize, ak plis ankò.
Ki sa ki aprantisaj machin san sipèvizyon?
Algoritm aprantisaj machin san sipèvizyon idantifye modèl nan yon seri done ki pa gen yon konsekans li te ye oswa ki make. Sipèvize algoritm aprantisaj machin gen yon pwodiksyon ki make.
Lè w konnen distenksyon sa a, sa ede w konprann poukisa metòd aprantisaj machin san sipèvizyon pa ka itilize pou rezoud pwoblèm regresyon oswa klasifikasyon, paske ou pa konnen ki valè/repons pou done pwodiksyon an. Ou pa kapab antrene yon algorithm nòmalman si ou pa konnen valè/repons.
Anplis, aprantisaj san sipèvizyon ka itilize pou idantifye estrikti fondamantal done yo. Algoritm sa yo detekte modèl kache oswa gwoupman done san yo pa bezwen entèraksyon imen.
Kapasite li pou detekte resanblans ak diferansye nan enfòmasyon fè li yon bon chwa pou analiz done eksploratwa, teknik kwa-vann, segmentasyon konsomatè, ak idantifikasyon foto.
Konsidere senaryo sa a: ou nan yon makèt epi wè yon fwi yo pa idantifye ke ou pa janm wè anvan. Ou ka fasilman distenge fwi enkoni diferan de lòt fwi alantou dapre obsèvasyon ou sou fòm, gwosè, oswa koulè li yo.
Algoritm aprantisaj machin san sipèvizyon
Clustering
Clustering se san dout ki pi lajman itilize apwòch aprantisaj san sipèvizyon. Apwòch sa a mete atik done ki gen rapò yo nan grap ki te pwodwi owaza.
Pou kont li, yon modèl ML dekouvri nenpòt modèl, resanblans, ak / oswa diferans nan yon estrikti done ki pa kategori. Yon modèl yo pral kapab dekouvri nenpòt gwoupman natirèl oswa klas nan done yo.
Kalite
Gen plizyè fòm clustering ki ka itilize. Ann gade sa ki pi enpòtan yo an premye.
- Gwoupman eksklizif, pafwa ke yo rekonèt kòm gwoupman "difisil", se yon kalite gwoupman kote yon sèl moso done ki dwe nan yon sèl gwoup.
- Sipèpoze gwoupman, souvan ke yo rekonèt kòm "mou" clustering, pèmèt objè done yo fè pati plis pase yon gwoup nan diferan degre. Anplis de sa, yo ka itilize clustering pwobabilite pou atake gwoupman "mou" oswa pwoblèm estimasyon dansite, osi byen ke pou evalye pwobabilite oswa chans pou pwen done ki fè pati sèten grap.
- Kreye yon yerachi nan atik done gwoupe se objektif la nan clustering yerachik, jan non an endike. Atik done yo dekonstwi oswa konbine dapre yerachi a pou jenere grap.
Ka itilize:
- Deteksyon anomali:
Nenpòt kalite abitye nan done yo ka detekte lè l sèvi avèk clustering. Konpayi transpò ak lojistik, pou egzanp, ka itilize deteksyon anomali yo dekouvri antrav lojistik oswa divilge pati mekanik ki domaje (antretyen prediksyon).
Enstitisyon finansye yo ka itilize teknoloji a pou detekte tranzaksyon fwod epi reponn byen vit, sa ki kapab ekonomize anpil lajan. Aprann plis sou detekte anomali ak fwod lè w gade videyo nou an.
- Segmantasyon nan kliyan ak mache yo:
Algoritm clustering ka ede nan gwoupe moun ki gen karakteristik menm jan an ak kreye moun konsomatè pou maketing pi efikas ak inisyativ vize.
K-Vle di
K-means se yon metòd clustering ke yo konnen tou kòm partitioning oswa segmentation. Li divize pwen done yo nan yon kantite predetèmine grap ke yo rekonèt kòm K.
Nan metòd K-vle di, K se opinyon an depi ou di òdinatè a konbyen grap ou vle idantifye nan done ou yo. Apre sa, chak atik done yo asiyen nan sant gwoup ki pi pre a, ke yo rekonèt kòm yon santwoyid (pwen nwa nan foto a).
Lèt la sèvi kòm espas depo done. Teknik gwoupman an ka fè plizyè fwa jiskaske grap yo byen defini.
Fuzzy K-vle di
Fuzzy K-means se yon ekstansyon teknik K-means, ki itilize pou fè sipèpoze gwoupman. Kontrèman ak teknik K-vle di, K-vle di flou endike ke pwen done yo ta ka fè pati anpil gwoup ak diferan degre pwoksimite nan chak.
Yo itilize distans ant pwen done ak santwoyid gwoup la pou kalkile pwoksimite. Kòm yon rezilta, ka gen okazyon lè plizyè grap sipèpoze.
Modèl melanj Gaussian
Gaussian Mixture Models (GMMs) se yon metòd yo itilize nan clustering pwobabilite. Paske mwayèn ak divèjans yo enkoni, modèl yo asime ke gen yon kantite fiks distribisyon Gaussian, chak reprezante yon gwoup diferan.
Pou detèmine nan ki gwoup yon pwen done espesifik ki dwe, se metòd la esansyèlman itilize.
Yerachik Clustering
Estrateji clustering yerarchik la ka kòmanse ak chak pwen done asiyen nan yon gwoup diferan. Lè sa a, de grap ki pi pre youn ak lòt yo melanje nan yon sèl grap. Fizyon iteratif ap kontinye jiskaske yon sèl gwoup rete nan tèt la.
Metòd sa a ke yo rekonèt kòm bottom-up oswa aglomeratif. Si w kòmanse ak tout atik done yo mare nan menm gwoup la epi answit fè divize jiskaske chak atik done yo asiyen kòm yon gwoup separe, metòd la ke yo rekonèt kòm gwoupman tèt-desann oswa divizyon yerachik.
Apriori Algorithm
Analiz panyen mache popilè algoritm apriori, sa ki lakòz divès motè rekòmandasyon pou platfòm mizik ak magazen sou entènèt.
Yo itilize yo nan seri done tranzaksyon yo pou jwenn atik souvan, oswa gwoupman atik, yo nan lòd yo predi chans pou yo konsome yon pwodwi ki baze sou konsomasyon nan yon lòt.
Pa egzanp, si mwen kòmanse jwe radyo OneRepublic sou Spotify ak "Counting Stars", youn nan lòt chante sou chanèl sa a pral sètènman yon chante Imagine Dragon, tankou "Bad Liar."
Sa baze sou abitid koute mwen anvan yo ansanm ak modèl koute lòt moun. Metòd apriori konte atik yo lè l sèvi avèk yon pyebwa hash, travèse lajè dataset la an premye.
Rediksyon dimansyon
Rediksyon dimansyon se yon sòt de aprantisaj san sipèvizyon ki itilize yon koleksyon estrateji pou minimize kantite karakteristik - oswa dimansyon - nan yon seri done. Pèmèt nou klarifye.
Li ka tante enkòpore done otank posib pandan y ap kreye ou dataset pou aprantisaj machin. Pa fè nou mal: estrateji sa a mache byen paske plis done anjeneral bay rezilta ki pi egzak.
Sipoze ke done yo estoke nan espas N-dimansyon, ak chak karakteristik ki reprezante yon dimansyon diferan. Ka gen dè santèn de dimansyon si gen anpil done.
Konsidere fèy calcul Excel, ak kolòn ki reprezante karakteristik ak ranje ki reprezante atik done yo. Lè gen twòp dimansyon, algoritm ML ta ka fè mal ak done vizyalizasyon ka vin difisil.
Se konsa, li fè li lojik limite karakteristik yo oswa dimansyon, epi transmèt jis enfòmasyon ki enpòtan. Rediksyon dimansyon se jis sa. Li pèmèt pou yon kantite jere nan entrain done san yo pa konpwomèt entegrite dataset la.
Analiz eleman prensipal (PCA)
Analiz eleman prensipal la se yon apwòch rediksyon dimansyon. Yo itilize li pou minimize kantite karakteristik nan seri done gwo, sa ki lakòz plis senplisite done san sakrifye presizyon.
Konpresyon Dataset akonpli pa yon metòd ke yo rekonèt kòm ekstraksyon karakteristik. Li endike ke eleman ki soti nan seri orijinal la melanje nan yon nouvo, ki pi piti. Nouvo karakteristik sa yo ke yo rekonèt kòm eleman prensipal yo.
Natirèlman, gen algoritm adisyonèl ou ka itilize nan aplikasyon aprantisaj san sipèvizyon ou yo. Sa yo ki nan lis pi wo a se jis ki pi répandus, se poutèt sa yo diskite nan plis detay.
Aplikasyon aprantisaj san sipèvizyon
- Yo itilize metòd aprantisaj san sipèvizyon pou travay pèsepsyon vizyèl tankou rekonesans objè.
- Aprantisaj machin san sipèvizyon bay aspè enpòtan nan sistèm imaj medikal, tankou idantifikasyon imaj, klasifikasyon, ak segmentasyon, ki itilize nan radyoloji ak patoloji pou fè dyagnostik pasyan yo rapidman ak fyab.
- Aprantisaj san sipèvizyon ka ede idantifye tandans done ki ka itilize pou kreye estrateji kwa-vann ki pi efikas nan itilize done ki sot pase yo sou konpòtman konsomatè yo. Pandan pwosesis kesye a, biznis sou entènèt yo itilize sa a pou sijere bon adisyon yo bay kliyan yo.
- Metòd aprantisaj san sipèvizyon yo ka analize gwo kantite done pou jwenn outliers. Anòmal sa yo ka ogmante avi sou ekipman ki fonksyone byen, erè imen, oswa vyolasyon sekirite.
Pwoblèm ak aprantisaj san sipèvizyon
Aprantisaj san sipèvizyon atire nan plizyè fason, soti nan potansyèl pou jwenn apèsi enpòtan sou done pou evite etikèt done ki koute chè operasyon yo. Sepandan, genyen plizyè dezavantaj pou itilize estrateji sa a pou antrene modèl aprantisaj machin ke ou ta dwe okouran de. Men kèk egzanp.
- Kòm done antre pa gen etikèt ki sèvi kòm kle repons, rezilta modèl aprantisaj san sipèvizyon yo ta ka mwens presi.
- Aprantisaj san sipèvizyon travay souvan ak seri done masiv, ki ka ogmante konpleksite enfòmatik.
- Apwòch la mande konfimasyon pwodiksyon pa moun, swa espesyalis entèn oswa ekstèn nan sijè ankèt la.
- Algoritm yo dwe egzamine ak kalkile tout senaryo posib pandan faz fòmasyon an, ki pran kèk tan.
konklizyon
Itilizasyon done efikas se kle pou etabli yon avantaj konpetitif nan yon mache patikilye.
Ou ka segman done yo lè l sèvi avèk algoritm aprantisaj machin san sipèvizyon pou egzamine preferans odyans sib ou oswa pou detèmine kijan yon sèten enfeksyon reponn a yon tretman patikilye.
Gen plizyè aplikasyon pratik, ak done syantis yo, enjenyè, ak achitèk ka ede w nan defini objektif ou yo ak devlope solisyon ML inik pou konpayi ou.
Kite yon Reply