Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
Yek ji pîvanên bingehîn ji bo her cûre çalakiya pargîdanî karanîna bandor a agahdariyê ye. Di hin xalan de, qebareya daneya hatî afirandin ji kapasîteya pêvajoyek bingehîn derbas dibe.
Li wê derê algorîtmayên fêrbûna makîneyê dileyizin. Lêbelê, berî ku ev yek pêk were, divê agahdarî were lêkolîn û şîrove kirin. Bi kurtasî, ew e ku fêrbûna makîneya bêserûber ji bo tê bikar anîn.
Di vê gotarê de, em ê fêrbûna makîneya neçavdêrkirî ya kûr, tevî algorîtmayên wê, dozên karanîna, û hêj bêtir lêkolîn bikin.
Fêrbûna Makîneya Bêserûber çi ye?
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên neçavdêrî nimûneyên di databasê de ku encamên wan ên naskirî an binavkirî tune ne nas dikin. Çavdêrî kirin algorîtmayên fêrbûna makîneyê xwedî derketinek nîşankirî.
Naskirina vê cihêrengiyê ji we re dibe alîkar ku hûn fêm bikin ka çima rêbazên fêrbûna makîneyê yên neçapkirî ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşveçûn an dabeşkirinê nayên bikar anîn, ji ber ku hûn nizanin nirx / bersiva daneyên derketinê çi dibe. Heke hûn nirx/bersiv nizanin hûn nikanin algorîtmayek normal perwerde bikin.
Digel vê yekê, fêrbûna bêserûber dikare were bikar anîn da ku avahiya bingehîn a daneyê nas bike. Van algorîtmayan qalibên veşartî an komên daneyan bêyî hewcedariya têkiliya mirovî tespît dikin.
Kapasîteya wê ya tesbîtkirina wekhevî û berevajîyên di agahdarî de wê ji bo analîzkirina daneya keşfê, teknîkên xaçerê, dabeşkirina xerîdar, û nasnameya wêneyê vebijarkek mezin dike.
Senaryoya jêrîn bifikirin: hûn li firotgehek firotgehek in û fêkiyek nenas dibînin ku we berê qet nedîtiye. Hûn dikarin bi hêsanî fêkiya nenas ji fêkiyên din ên li derdorê cûda cûda bikin li ser bingeha çavdêriyên xwe yên li ser form, mezinahî, an rengê wê.
Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê yên Neçavdêrîkirî
Clustering
Clustering bê guman nêzîkatiya fêrbûna neçaverêkirî ya herî berfireh e ku tê bikar anîn. Ev nêzîkatî hêmanên daneya têkildar dixe nav komikên ku bi rengek rasthatî têne hilberandin.
Bi serê xwe, modelek ML di avahiyek daneya nekategorîzekirî de her şêwaz, wekhevî, û / an cûdahiyan kifş dike. Modelek dê bikaribe di daneyan de her kombûn an çînên xwezayî kifş bike.
types
Gelek formên kombûnê hene ku dikarin bêne bikar anîn. Ka em pêşî li yên herî girîng binêrin.
- Kombûna taybetî, ku carinan wekî komkirina "hişk" tê zanîn, celebek kombûnê ye ku tê de perçeyek daneyê tenê ji yek komê ve girêdayî ye.
- Kombûna hevgirtî, ku bi gelemperî wekî komkirina "nerm" tê zanîn, dihêle ku tiştên daneyê bi dereceyên cihêreng ji yek komê bin. Wekî din, komkirina îhtîmalî dikare were bikar anîn ji bo çareserkirina pirsgirêkên komkirina "nerm" an texmînkirina dendikê, û her weha ji bo nirxandina îhtimal an îhtîmala nuqteyên daneyê yên girêdayî hin koman.
- Afirandina hiyerarşiyek ji hêmanên daneya komkirî armanca komkirina hiyerarşîk e, wekî ku nav destnîşan dike. Tiştên daneyê li ser bingeha hiyerarşiyê têne hilweşandin an têne hev kirin da ku koman çêbikin.
Rewşên bikar bînin:
- Tespîtkirina Anomalî:
Di daneyan de her cûre derbirîn dikare bi karanîna komkirinê were tesbît kirin. Pargîdaniyên di veguheztin û lojîstîkê de, ji bo nimûne, dikarin tespîtkirina anomalî bikar bînin da ku astengiyên lojîstîkî kifş bikin an parçeyên mekanîkî yên zirardar eşkere bikin (parastin pêşbîn).
Saziyên darayî dikarin teknolojiyê bikar bînin da ku danûstendinên xapînok bibînin û zû bersiv bidin, potansiyel gelek drav xilas bikin. Bi temaşekirina vîdyoya me re li ser dîtina anormalî û sextekariyê bêtir fêr bibin.
- Dabeşkirina xerîdar û bazaran:
Algorîtmayên komkirinê dikarin di komkirina mirovên ku xwedan taybetmendiyên wekhev in de bibin alîkar û ji bo kirrûbirra bi bandortir û destpêşxeriyên armanckirî kesayetên xerîdar biafirînin.
K-Means
K-means rêbazek komkirinê ye ku wekî dabeşkirin an dabeşkirin jî tê zanîn. Ew nuqteyên daneyê li hejmarek pêşbirkirî ya komên ku wekî K têne zanîn dabeş dike.
Di rêbaza K-meansê de, K têketinê ye ji ber ku hûn ji komputerê re dibêjin ka hûn dixwazin çend koman di daneyên xwe de nas bikin. Dûv re her daneya daneyê li navenda komê ya herî nêzîk, ku wekî navendek (di wêneyê de xalên reş) tê zanîn, tê destnîşankirin.
Ya paşîn wekî cîhên hilanîna daneyê kar dikin. Teknîka komkirinê dikare gelek caran were kirin heya ku kom bi rengek baş bêne diyar kirin.
Fuzzy K-tê wateya
Fuzzy K-means berfirehkirina teknîka K-meansê ye, ku ji bo komkirina hevgirtî tê bikar anîn. Berevajî teknîka K-means, K-navgînên fuzzy destnîşan dikin ku dibe ku xalên daneyê girêdayî gelek koman bin ku bi dereceyên cihêreng nêzî her yekê ne.
Dûrahiya di navbera xalên daneyê û navenda komê de ji bo hesabkirina nêzîkbûnê tê bikar anîn. Wekî encamek, dibe ku carinan hebin ku komên cûrbecûr li hev bikin.
Modelên Mixture Gaussian
Modelên Mixture Gaussian (GMM) rêbazek e ku di komkirina îhtîmalan de tê bikar anîn. Ji ber ku navgîn û cihêreng nenas in, model texmîn dikin ku jimareyek diyarkirî ya belavkirinên Gaussian hene, ku her yek komek cûda temsîl dike.
Ji bo destnîşankirina kîjan komê xalek daneya taybetî girêdayî ye, rêbaz bi bingehîn tê bikar anîn.
Clustering Hiyerarşîk
Stratejiya komkirina hiyerarşîk dikare bi her xala daneyê ku ji komek cûda re hatî veqetandin dest pê bike. Herdu komikên ku herî nêzik hev in, dûv re di nav komekê de têne berhev kirin. Yekbûna dubare berdewam dike heya ku tenê komek li jorê bimîne.
Ev rêbaz wekî jêrîn-jor an agglomerative tê zanîn. Heke hûn bi hemî daneyên daneyên ku bi heman komê ve girêdayî ne dest pê bikin û dûv re veqetandî pêk bînin heya ku her daneyek wekî komek cûda were destnîşan kirin, rêbaz wekî komkirina hiyerarşîk a jor-jêr an dabeşker tê zanîn.
Algorîtmaya Apriori
Analîza baskê bazarê algorîtmayên apriori populer kir, ku di encamê de motorên cihêreng ên pêşniyarê ji bo platformên muzîkê û firotgehên serhêl peyda kir.
Ew di danûstendinên danûstendinê de têne bikar anîn da ku berhevokên pir caran, an komên tiştan bibînin, da ku pêşbîniya îhtîmala vexwarina hilberek li ser bingeha vexwarina yekî din bikin.
Mînakî, heke ez bi "Counting Stars" dest bi lîstina radyoya OneRepublic li Spotify bikim, yek ji stranên din ên li ser vê kanalê bê guman dê stranek Imagine Dragon be, wek "Bad Liar".
Ev li ser adetên guhdariya min ên berê û hem jî şêwazên guhdariya yên din e. Rêbazên Apriori hêmanan bi karanîna dara hash-ê dihejmêrin, pêşî li berfirehiya databasê diherikin.
Kêmkirina Dimensionality
Kêmkirina mezinahiyê celebek fêrbûna neçavdêrî ye ku berhevokek stratejiyan bikar tîne da ku hejmara taybetmendiyan - an pîvanan - di danezanê de kêm bike. Destûrê bide me ku em zelal bikin.
Di afirandina we de dibe ku ceribandinek be ku hûn bi qasî ku pêkan daneyan têxin nav xwe databas ji bo fêrbûna makîneyê. Me şaş nekin: ev stratejî baş dixebite ji ber ku bêtir dane bi gelemperî lêgerînên rastir derdixin.
Bihesibînin ku dane li cîhê N-dimensîyonel têne hilanîn, digel ku her taybetmendî pîvanek cûda temsîl dike. Ger gelek dane hebin dibe ku bi sedan pîvan hebin.
Bersivên Excel-ê binirxînin, bi stûnên taybetmendiyê û rêzên ku hêmanên daneyê temsîl dikin. Gava ku pir pîvan hebin, dibe ku algorîtmayên ML nebaş bimeşin û xuyangkirina daneyê dikare dijwar bibe.
Ji ber vê yekê ew mentiqî ye ku meriv taybetmendî an pîvanan sînordar bike, û tenê agahdariya têkildar ragihîne. Kêmkirina mezinbûnê tenê ew e. Ew rê dide hejmareke rêvebirinê ya têketinên daneyê bêyî ku yekparçebûna databasê têk bibe.
Analîza Komponenta Sereke (PCA)
Analîzkirina pêkhateya sereke nêzîkatiyek kêmkirina pîvanê ye. Ew ji bo kêmkirina hejmara taybetmendiyan di danehevên mezin de tê bikar anîn, ku di encamê de hêsaniyek daneyê mezintir bêyî ku rastbûnê bike qurban.
Tevlihevkirina daneyan bi rêbazek ku wekî derxistina taybetmendiyê tê zanîn pêk tê. Ew destnîşan dike ku hêmanên ji koma orîjînal di yek nû, piçûktir de têne hev kirin. Ev taybetmendiyên nû wekî pêkhateyên bingehîn têne zanîn.
Bê guman, algorîtmayên din jî hene ku hûn dikarin di serîlêdanên fêrbûna xweya neçavdêrî de bikar bînin. Yên ku li jor hatine destnîşan kirin tenê yên herî berbelav in, ji ber vê yekê ew bi hûrgulî têne nîqaş kirin.
Serîlêdana fêrbûna bêserûber
- Rêbazên fêrbûna neçavdêrîkirî ji bo karên têgihîştina dîtbarî yên wekî naskirina tiştan têne bikar anîn.
- Fêrbûna makîneya bêserûber aliyên krîtîk dide pergalên wênekêşiya bijîjkî, yên wekî nasnameya wêneyê, dabeşkirin, û dabeşkirin, ku di radyolojî û patholojiyê de têne bikar anîn da ku nexweşan zû û pêbawer teşhîs bikin.
- Fêrbûna bêserûber dikare alîkariya nasîna meylên daneyê bike ku dikare were bikar anîn da ku stratejiyên xaça-firotanê yên bi bandortir biafirîne ku daneyên paşîn ên li ser tevgera xerîdar bikar tîne. Di dema pêvajoya kirînê de, ev ji hêla karsaziyên serhêl ve tê bikar anîn da ku pêvekên rast ji xerîdaran re pêşniyar bikin.
- Rêbazên fêrbûnê yên neçavdêr dikarin di nav cildên pir mezin ên daneyan de bişopînin da ku tiştên derveyî bibînin. Dibe ku ev anormalî hişyariya nebaşbûna alavên, xeletiya mirovî, an binpêkirinên ewlehiyê bilind bikin.
Pirsgirêkên fêrbûna Bêserûber
Fêrbûna bêserûber bi cûrbecûr awayan balkêş e, ji potansiyela dîtina têgihiştinên girîng daneyan ji bo dûrxistina etîketkirina daneya biha operasyonên. Lêbelê, çend kêmasiyên karanîna vê stratejiyê ji bo perwerdehiyê hene modelên fêrbûna makîneyê ku divê hûn jê haydar bin. Li vir çend nimûne hene.
- Ji ber ku daneya têketinê kêm etîketên ku wekî mifteyên bersivê kar dikin tune ne, encamên modelên fêrbûna neçapkirî dibe ku kêmtir rast bin.
- Fêrbûna bêserûber bi gelemperî bi danûstendinên girseyî re dixebite, ku dikare tevliheviya hesabkirinê zêde bike.
- Nêzîkatî di mijara lêpirsînê de ji hêla mirovan ve, an pisporên hundurîn an jî derveyî, pejirandina encam hewce dike.
- Pêdivî ye ku algorîtma li seranserê qonaxa perwerdehiyê, ku hin dem digire, her senaryoyek gengaz lêkolîn û hesab bike.
Xelasî
Bikaranîna daneya bi bandor mifteya damezrandina pêşbaziyek li sûkek taybetî ye.
Hûn dikarin daneyan bi karanîna algorîtmayên fêrbûna makîneya neçavdêrî dabeş bikin da ku vebijarkên temaşevanên xweya armanc bikolin an jî diyar bikin ka enfeksiyonek diyar çawa bersivê dide dermankirinek taybetî.
Gelek sepanên pratîk hene, û zanyarên daneyê, endezyar, û mîmar dikarin ji we re bibin alîkar ku hûn armancên xwe diyar bikin û çareseriyên bêhempa yên ML-ê ji bo pargîdaniya we pêşve bibin.
Leave a Reply