Eitt af aðalviðmiðunum fyrir hvers kyns starfsemi fyrirtækja er skilvirk nýting upplýsinga. Á einhverjum tímapunkti er magn gagna sem búið er til umfram getu grunnvinnslu.
Það er þar sem reiknirit vélanáms koma við sögu. Hins vegar, áður en eitthvað af þessu getur átt sér stað, verður að rannsaka og túlka upplýsingarnar. Í hnotskurn er það það sem eftirlitslaust vélnám er notað í.
Í þessari grein munum við skoða ítarlega eftirlitslaust vélanám, þar á meðal reiknirit þess, notkunartilvik og margt fleira.
Hvað er vélanám án eftirlits?
Algrím án eftirlits vélanáms auðkenna mynstur í gagnasafni sem hafa ekki þekkta eða merkta afleiðingu. Yfirumsjón vélfræðinám reiknirit hafa merkt úttak.
Að þekkja þennan greinarmun hjálpar þér að skilja hvers vegna ekki er hægt að nota vélanámsaðferðir án eftirlits til að leysa aðhvarfs- eða flokkunarvandamál, þar sem þú veist ekki hvert gildi/svar fyrir úttaksgögnin getur verið. Þú getur ekki þjálfað reiknirit venjulega ef þú veist ekki gildið/svarið.
Þar að auki er hægt að nota nám án eftirlits til að bera kennsl á grundvallaruppbyggingu gagnanna. Þessi reiknirit greina falin mynstur eða gagnahópa án þess að þurfa mannleg samskipti.
Geta þess til að greina líkindi og andstæður í upplýsingum gerir það að frábæru vali fyrir könnunargagnagreiningu, krosssölutækni, neytendaskiptingu og myndgreiningu.
Íhugaðu eftirfarandi atburðarás: þú ert í matvörubúð og sérð óþekktan ávöxt sem þú hefur aldrei séð áður. Þú getur auðveldlega greint óþekkta ávexti frábrugðna öðrum ávöxtum í kring byggt á athugunum þínum á formi, stærð eða lit.
Óeftirlitslaus reiknirit fyrir vélanám
Þyrping
Klasing er án efa mest notaða námsaðferðin án eftirlits. Þessi nálgun setur tengda gagnaþætti í hópa sem myndast af handahófi.
Í sjálfu sér uppgötvar ML líkan hvers kyns mynstur, líkindi og/eða mun á óflokkuðu gagnaskipulagi. Líkan mun geta uppgötvað hvaða náttúrulega hópa eða flokka sem er í gögnum.
Tegundir
Það eru nokkrar tegundir af þyrpingum sem hægt er að nota. Lítum fyrst á þá mikilvægustu.
- Einkaþyrping, stundum þekkt sem „harð“ þyrping, er tegund hópa þar sem eitt gagnastykki tilheyrir aðeins einum klasa.
- Skarast þyrping, oft þekkt sem „mjúk“ þyrping, gerir gagnahlutum kleift að tilheyra fleiri en einum klasa í mismiklum mæli. Ennfremur er hægt að nota líkindaþyrping til að takast á við „mjúka“ klasa- eða þéttleikamatsvandamál, sem og til að meta líkur eða líkur á gagnapunktum sem tilheyra ákveðnum þyrpingum.
- Að búa til stigveldi flokkaðra gagnahluta er markmið stigveldisþyrpingar, eins og nafnið gefur til kynna. Gagnaatriði eru afbyggð eða sameinuð á grundvelli stigveldisins til að búa til klasa.
Notaðu mál:
- Fráviksgreining:
Hægt er að greina hvers kyns frávik í gögnum með því að nota klasa. Fyrirtæki í flutningum og flutningum, til dæmis, geta notað fráviksgreiningu til að uppgötva skipulagslegar hindranir eða birta skemmda vélræna hluta (fyrirsjáanlegt viðhald).
Fjármálastofnanir geta notað tæknina til að uppgötva svikaviðskipti og bregðast hratt við, sem gæti sparað mikla peninga. Lærðu meira um að koma auga á afbrigðileika og svik með því að horfa á myndbandið okkar.
- Skipting viðskiptavina og markaða:
Reiknirit fyrir klasa geta aðstoðað við að flokka fólk sem hefur svipaða eiginleika og skapa persónuleika neytenda fyrir skilvirkari markaðssetningu og markvissar aðgerðir.
K-Means
K-means er klasaaðferð sem er einnig þekkt sem skipting eða skipting. Það skiptir gagnapunktunum í fyrirfram ákveðinn fjölda klasa sem kallast K.
Í K-means aðferðinni er K inntakið þar sem þú segir tölvunni hversu marga klasa þú vilt bera kennsl á í gögnunum þínum. Hvert gagnaatriði er síðan úthlutað til næsta klasamiðstöð, þekktur sem miðpunktur (svartir punktar á myndinni).
Síðarnefndu þjóna sem gagnageymslurými. Hægt er að gera klasatæknina mörgum sinnum þar til klasarnir eru vel skilgreindir.
Óljóst K-merki
Fuzzy K-means er framlenging á K-means tækninni sem er notuð til að gera skarast á þyrpingum. Ólíkt K-means tækninni gefa óljós K-meðal til kynna að gagnapunktar gætu tilheyrt mörgum klösum með mismunandi nálægð við hvern.
Fjarlægðin milli gagnapunkta og miðpunkts klasans er notuð til að reikna út nálægð. Þar af leiðandi geta komið upp tækifæri þar sem ýmsir klasar skarast.
Gaussísk blöndunarlíkön
Gaussian Mixture Models (GMM) eru aðferð sem notuð er við líkindaþyrping. Vegna þess að meðaltal og dreifni eru óþekkt, gera líkönin ráð fyrir að það sé fastur fjöldi Gaussdreifinga, sem hver táknar sérstakan klasa.
Til að ákvarða hvaða klasa tiltekinn gagnapunktur tilheyrir er aðferðin í meginatriðum notuð.
Stigveldisþyrping
Stefnan í stigveldisþyrpingunni getur byrjað með því að hverjum gagnapunkti er úthlutað öðrum klasa. Klösunum tveimur sem eru næst hvor öðrum er síðan blandað saman í einn þyrping. Ítrekuð sameining heldur áfram þar til aðeins einn þyrping er eftir efst.
Þessi aðferð er þekkt sem botn-upp eða agglomerative. Ef þú byrjar með öll gagnaatriði tengd við sama klasa og framkvæmir síðan skiptingu þar til hverju gagnaatriði er úthlutað sem sérstökum klasa, þá er aðferðin þekkt sem topp-niður eða skiptandi stigveldisþyrping.
Apriori reiknirit
Markaðskörfugreining gerði apriori reiknirit vinsæla, sem leiddi af sér ýmsar meðmælavélar fyrir tónlistarvettvang og netverslanir.
Þau eru notuð í viðskiptagagnasöfnum til að finna tíðar vörusamstæður, eða hópa af hlutum, til að spá fyrir um líkurnar á að neyta einnar vöru út frá neyslu annarrar.
Til dæmis, ef ég byrja að spila útvarp OneRepublic á Spotify með „Counting Stars,“ mun eitt af hinum lögum á þessari rás mjög örugglega vera Imagine Dragon lag, eins og „Bad Liar“.
Þetta er byggt á fyrri hlustunarvenjum mínum sem og hlustunarmynstri annarra. Apriori aðferðir telja atriðissett með því að nota kjötkássatré og fara fyrst yfir gagnasafnið.
Víddarminnkun
Víddarskerðing er eins konar nám án eftirlits sem notar safn aðferða til að lágmarka fjölda eiginleika – eða vídda – í gagnasafni. Leyfðu okkur að skýra.
Það getur verið freistandi að setja eins mikið af gögnum og mögulegt er á meðan þú býrð til gagnasafn fyrir vélanám. Ekki misskilja okkur: Þessi aðferð virkar vel þar sem fleiri gögn gefa venjulega nákvæmari niðurstöður.
Gerum ráð fyrir að gögn séu geymd í N-víddarrými, þar sem hver eiginleiki táknar aðra vídd. Það gætu verið mörg hundruð víddir ef það er mikið af gögnum.
Íhugaðu Excel töflureikna, með dálkum sem tákna eiginleika og línur sem tákna gagnahluti. Þegar það eru of margar víddir gætu ML reiknirit reynst illa og sjónsköpun gagna getur orðið erfitt.
Svo það gerir það rökrétt að takmarka eiginleika eða stærðir og miðla bara viðeigandi upplýsingum. Víddarminnkun er bara það. Það gerir ráð fyrir viðráðanlegu magni gagnainntaka án þess að skerða heilleika gagnasafnsins.
Helstu greiningarhlutar (PCA)
Aðalþáttagreiningin er víddarminnkunaraðferð. Það er notað til að lágmarka fjölda eiginleika í risastórum gagnasöfnum, sem leiðir til meiri einfaldleika gagna án þess að fórna nákvæmni.
Gagnasamþjöppun er framkvæmd með aðferð sem kallast eiginleikaútdráttur. Það gefur til kynna að þáttum úr upprunalega settinu sé blandað saman í nýtt, minna. Þessir nýju eiginleikar eru þekktir sem frumþættir.
Auðvitað eru til viðbótar reiknirit sem þú getur notað í námsforritum þínum án eftirlits. Þær sem taldar eru upp hér að ofan eru bara algengastar og þess vegna er fjallað um þær nánar.
Notkun á námi án eftirlits
- Námsaðferðir án eftirlits eru notaðar fyrir sjónskynjunarverkefni eins og hlutgreiningu.
- Vélarnám án eftirlits gefur mikilvæga þætti í læknisfræðileg myndgreiningarkerfi, svo sem myndgreiningu, flokkun og skiptingu, sem eru notuð í geislafræði og meinafræði til að greina sjúklinga hratt og áreiðanlega.
- Nám án eftirlits getur hjálpað til við að bera kennsl á gagnastrauma sem hægt er að nota til að búa til skilvirkari krosssöluaðferðir sem nýta fyrri gögn um neytendahegðun. Í greiðsluferlinu er þetta notað af netfyrirtækjum til að stinga upp á réttu viðbótunum fyrir viðskiptavini.
- Námsaðferðir án eftirlits geta sigtað í gegnum gríðarlegt magn af gögnum til að finna útúrsnúninga. Þessar frávik gætu vakið athygli á biluðum búnaði, mannlegum mistökum eða öryggisbrestum.
Vandamál með nám án eftirlits
Nám án eftirlits er aðlaðandi á margvíslegan hátt, allt frá möguleikum til að finna mikilvæga innsýn í gögn til að forðast kostnaðarsama merkingu gagna aðgerðir. Hins vegar eru nokkrir gallar við að nota þessa stefnu til að þjálfa vélanáms módel sem þú ættir að vera meðvitaður um. Hér eru nokkur dæmi.
- Þar sem inntaksgögn skortir merki sem þjóna sem svarlyklar gætu niðurstöður námslíkana án eftirlits verið minna nákvæmar.
- Nám án eftirlits vinnur oft með stórum gagnasöfnum, sem getur aukið flókið útreikninga.
- Nálgunin krefst þess að framleiðsla sé staðfest af mönnum, ýmist innri eða ytri sérfræðingum í viðfangsefni fyrirspurna.
- Reiknirit verða að skoða og reikna út allar mögulegar aðstæður í gegnum þjálfunarstigið, sem tekur nokkurn tíma.
Niðurstaða
Árangursrík gagnanýting er lykillinn að því að skapa samkeppnisforskot á tilteknum markaði.
Þú getur skipt upp gögnunum með því að nota óeftirlitslausar vélanámsreiknirit til að kanna óskir markhóps þíns eða til að ákvarða hvernig ákveðin sýking bregst við tiltekinni meðferð.
Það eru nokkur hagnýt forrit, og gagnafræðingar, verkfræðingar og arkitektar geta aðstoðað þig við að skilgreina markmið þín og þróa einstakar ML lausnir fyrir fyrirtæki þitt.
Skildu eftir skilaboð