ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ຫນຶ່ງໃນເງື່ອນໄຂຕົ້ນຕໍສໍາລັບປະເພດຂອງກິດຈະກໍາຂອງບໍລິສັດແມ່ນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນບາງຈຸດ, ປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂື້ນເກີນຄວາມສາມາດຂອງການປຸງແຕ່ງພື້ນຖານ.
ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າມາຫຼິ້ນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ກ່ອນທີ່ຈະສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້, ຂໍ້ມູນຕ້ອງໄດ້ຮັບການສຶກສາແລະຕີລາຄາ. ສະຫຼຸບແລ້ວ, ມັນເປັນສິ່ງທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ລວມທັງລະບົບສູດການຄິດໄລ່ຂອງມັນ, ກໍລະນີການນໍາໃຊ້, ແລະອື່ນໆອີກ.
Unsupervised Machine Learning ແມ່ນຫຍັງ?
ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງລະບຸຮູບແບບໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີຜົນສະທ້ອນທີ່ຮູ້ຈັກ ຫຼືຕິດປ້າຍກຳກັບ. ຄວບຄຸມ ສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ມີຜົນຜະລິດທີ່ມີປ້າຍຊື່.
ການຮູ້ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງບໍ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການຖົດຖອຍຫຼືການຈັດປະເພດ, ເພາະວ່າທ່ານບໍ່ຮູ້ວ່າມູນຄ່າ / ຄໍາຕອບສໍາລັບຂໍ້ມູນຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຫຍັງ. ທ່ານບໍ່ສາມາດຝຶກອົບຮົມວິທີການຕາມປົກກະຕິຖ້າຫາກວ່າທ່ານບໍ່ຮູ້ຄ່າ / ຄໍາຕອບ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຂໍ້ມູນ. ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ກວດພົບຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ ຫຼືການຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດ.
ຄວາມສາມາດໃນການກວດພົບຄວາມຄ້າຍຄືກັນແລະຄວາມກົງກັນຂ້າມໃນຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດ, ເຕັກນິກການຂາຍຂ້າມ, ການແບ່ງສ່ວນຜູ້ບໍລິໂພກແລະການກໍານົດຮູບພາບ.
ພິຈາລະນາສະຖານະການຕໍ່ໄປນີ້: ເຈົ້າຢູ່ໃນຮ້ານຂາຍເຄື່ອງແຫ້ງແລະເຫັນຫມາກໄມ້ທີ່ບໍ່ລະບຸຕົວຕົນທີ່ເຈົ້າບໍ່ເຄີຍເຫັນມາກ່ອນ. ທ່ານສາມາດຈໍາແນກຫມາກໄມ້ທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກແຕກຕ່າງຈາກຫມາກໄມ້ອື່ນໆທີ່ອ້ອມຮອບໂດຍອີງໃສ່ການສັງເກດຂອງທ່ານກ່ຽວກັບຮູບແບບ, ຂະຫນາດ, ຫຼືສີຂອງມັນ.
ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ
Clustering
ການຈັດກຸ່ມແມ່ນບໍ່ຕ້ອງສົງໃສເລີຍວ່າວິທີການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມດູແລທີ່ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ສຸດ. ວິທີການນີ້ເຮັດໃຫ້ລາຍການຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຂົ້າໄປໃນກຸ່ມທີ່ສ້າງຂຶ້ນແບບສຸ່ມ.
ດ້ວຍຕົວມັນເອງ, ຮູບແບບ ML ຄົ້ນພົບຮູບແບບ, ຄວາມຄ້າຍຄືກັນ, ແລະ / ຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງໃນໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີການຈັດປະເພດ. ແບບຈໍາລອງຈະສາມາດຄົ້ນພົບກຸ່ມທໍາມະຊາດຫຼືຊັ້ນຮຽນໃນຂໍ້ມູນ.
ປະເພດ
ມີຫຼາຍຮູບແບບຂອງກຸ່ມທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້. ໃຫ້ພວກເຮົາເບິ່ງສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດກ່ອນ.
- ການຈັດກຸ່ມແບບພິເສດ, ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າກຸ່ມ “ຍາກ”, ແມ່ນປະເພດຂອງການຈັດກຸ່ມທີ່ຂໍ້ມູນອັນດຽວເປັນຂອງກຸ່ມດຽວເທົ່ານັ້ນ.
- ການທັບຊ້ອນກັນ, ມັກຈະເອີ້ນວ່າກຸ່ມ “ອ່ອນ”, ອະນຸຍາດໃຫ້ວັດຖຸຂໍ້ມູນເປັນຂອງຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງກຸ່ມເຖິງລະດັບແຕກຕ່າງກັນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການຈັດກຸ່ມທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການຈັດກຸ່ມ “ອ່ອນ” ຫຼື ການຄາດຄະເນຄວາມໜາແໜ້ນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ ຫຼື ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຂອງບາງກຸ່ມ.
- ການສ້າງລໍາດັບຊັ້ນຂອງລາຍການຂໍ້ມູນເປັນກຸ່ມແມ່ນເປົ້າຫມາຍຂອງການຈັດກຸ່ມຕາມລໍາດັບ, ດັ່ງທີ່ຊື່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນ. ລາຍການຂໍ້ມູນແມ່ນຖືກສ້າງອອກຫຼືລວມກັນໂດຍອີງໃສ່ການຈັດລໍາດັບເພື່ອສ້າງກຸ່ມ.
ໃຊ້ກໍລະນີ:
- ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ:
ປະເພດຂອງ outlier ໃດໆໃນຂໍ້ມູນສາມາດຖືກກວດພົບໂດຍໃຊ້ clustering. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ບໍລິສັດໃນການຂົນສົ່ງແລະການຂົນສົ່ງ, ສາມາດນໍາໃຊ້ການກວດສອບຜິດປົກກະຕິເພື່ອຄົ້ນພົບອຸປະສັກທາງດ້ານການຂົນສົ່ງຫຼືເປີດເຜີຍຊິ້ນສ່ວນກົນຈັກທີ່ເສຍຫາຍ (ການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາ).
ສະຖາບັນການເງິນສາມາດໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີເພື່ອກວດຫາການເຮັດທຸລະກຳທີ່ສໍ້ໂກງ ແລະຕອບສະໜອງໄດ້ໄວ, ອາດຈະປະຫຍັດເງິນໄດ້ຫຼາຍ. ຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການຊອກຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິແລະການສໍ້ໂກງໂດຍການເບິ່ງວິດີໂອຂອງພວກເຮົາ.
- ການແບ່ງກຸ່ມລູກຄ້າ ແລະຕະຫຼາດ:
ສູດການລວມກຸ່ມສາມາດຊ່ວຍຈັດກຸ່ມຄົນທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນ ແລະສ້າງບຸກຄົນຜູ້ບໍລິໂພກເພື່ອການຕະຫຼາດທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະຂໍ້ລິເລີ່ມທີ່ມີເປົ້າໝາຍ.
K-Means
K-means ແມ່ນວິທີການຈັດກຸ່ມທີ່ເອີ້ນກັນວ່າການແບ່ງປັນ ຫຼືການແບ່ງສ່ວນ. ມັນແບ່ງຈຸດຂໍ້ມູນເປັນຈໍານວນທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າຂອງກຸ່ມທີ່ຮູ້ຈັກເປັນ K.
ໃນວິທີການ K-means, K ແມ່ນການປ້ອນຂໍ້ມູນຕັ້ງແຕ່ເຈົ້າບອກຄອມພິວເຕີວ່າເຈົ້າຕ້ອງການລະບຸກຸ່ມເທົ່າໃດໃນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ແຕ່ລະລາຍການຂໍ້ມູນຈະຖືກມອບໝາຍໃຫ້ກັບສູນກຸ່ມທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ, ເອີ້ນວ່າ centroid (ຈຸດສີດຳໃນຮູບ).
ອັນສຸດທ້າຍໃຊ້ເປັນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ. ເຕັກນິກການສ້າງກຸ່ມສາມາດເຮັດໄດ້ຫຼາຍຄັ້ງຈົນກວ່າກຸ່ມຈະຖືກກໍານົດໄດ້ດີ.
Fuzzy K ຫມາຍຄວາມວ່າ
Fuzzy K-means ແມ່ນສ່ວນຂະຫຍາຍຂອງເຕັກນິກ K-means, ເຊິ່ງໃຊ້ເພື່ອເຮັດການຊ້ອນກັນຂອງກຸ່ມ. ບໍ່ຄືກັບເຕັກນິກ K-means, fuzzy K-means ຊີ້ບອກວ່າຈຸດຂໍ້ມູນອາດເປັນຂອງຫຼາຍກຸ່ມທີ່ມີລະດັບຄວາມໃກ້ຄຽງແຕກຕ່າງກັນ.
ໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງຈຸດຂໍ້ມູນ ແລະຈຸດສູນກາງຂອງກຸ່ມແມ່ນໃຊ້ເພື່ອຄິດໄລ່ຄວາມໃກ້ຄຽງ. ດັ່ງນັ້ນ, ສາມາດມີບາງໂອກາດເມື່ອກຸ່ມຕ່າງໆທັບຊ້ອນກັນ.
Gaussian ແບບປະສົມ
Gaussian Mixture Models (GMMs) ແມ່ນວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການຈັດກຸ່ມທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເນື່ອງຈາກວ່າຄ່າສະເລ່ຍແລະຄວາມແຕກຕ່າງກັນແມ່ນບໍ່ຮູ້ຈັກ, ແບບຈໍາລອງສົມມຸດວ່າການແຈກຢາຍ Gaussian ມີຈໍານວນຄົງທີ່, ແຕ່ລະຄົນເປັນຕົວແທນຂອງກຸ່ມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ເພື່ອກໍານົດວ່າຈຸດຂໍ້ມູນສະເພາະໃດເປັນຂອງກຸ່ມ, ວິທີການແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຈໍາເປັນ.
ການຈັດກຸ່ມແບບລຳດັບ
ຍຸດທະສາດການຈັດກຸ່ມຕາມລຳດັບສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍແຕ່ລະຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກມອບໝາຍໃຫ້ກັບກຸ່ມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຈາກນັ້ນສອງກຸ່ມທີ່ຢູ່ໃກ້ກັນທີ່ສຸດແມ່ນໄດ້ຖືກປະສົມເຂົ້າເປັນກຸ່ມດຽວ. ການລວມຕົວແບບຊ້ຳໆສືບຕໍ່ໄປຈົນກວ່າຈະມີພຽງກຸ່ມດຽວທີ່ຍັງຄົງຢູ່ເທິງສຸດ.
ວິທີການນີ້ແມ່ນເອີ້ນວ່າລຸ່ມຂຶ້ນຫຼື agglomeration. ຖ້າທ່ານເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍລາຍການຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ຜູກມັດກັບກຸ່ມດຽວກັນ ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນດໍາເນີນການແຍກຈົນກ່ວາແຕ່ລະລາຍການຂໍ້ມູນຖືກມອບຫມາຍເປັນກຸ່ມແຍກຕ່າງຫາກ, ວິທີການແມ່ນເອີ້ນວ່າການແບ່ງກຸ່ມຕາມລໍາດັບຊັ້ນເທິງ.
Apriori Algorithm
ການວິເຄາະກະຕ່າຕະຫຼາດນິຍົມ algorithms apriori, ສົ່ງຜົນໃຫ້ເຄື່ອງຈັກແນະນໍາຕ່າງໆສໍາລັບເວທີດົນຕີແລະຮ້ານຄ້າອອນໄລນ໌.
ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຊຸດຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກໍາເພື່ອຊອກຫາລາຍການເລື້ອຍໆ, ຫຼືການຈັດກຸ່ມຂອງລາຍການ, ເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການບໍລິໂພກຜະລິດຕະພັນຫນຶ່ງໂດຍອີງໃສ່ການບໍລິໂພກຂອງສິນຄ້າອື່ນ.
ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຂ້ອຍເລີ່ມຫຼິ້ນວິທະຍຸຂອງ OneRepublic ໃນ Spotify ດ້ວຍ “Counting Stars,” ເພງອື່ນໃນຊ່ອງນີ້ແນ່ນອນວ່າຈະເປັນເພງ Imagine Dragon ເຊັ່ນ “Bad Liar.”
ນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ນິໄສການຟັງທີ່ຜ່ານມາຂອງຂ້ອຍເຊັ່ນດຽວກັນກັບຮູບແບບການຟັງຂອງຄົນອື່ນ. ວິທີການ Apriori ນັບລາຍການໂດຍໃຊ້ຕົ້ນໄມ້ hash, ຂ້າມຊຸດຂໍ້ມູນຄວາມກວ້າງກ່ອນ.
ການຫຼຸດຜ່ອນມິຕິ
ການຫຼຸດຂະໜາດແມ່ນການຈັດລຽງຂອງການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງທີ່ໃຊ້ການເກັບກຳຍຸດທະສາດເພື່ອຫຼຸດຈຳນວນຄຸນສົມບັດ – ຫຼືຂະໜາດ – ໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາຊີ້ແຈງ.
ມັນສາມາດເປັນສິ່ງລໍ້ລວງທີ່ຈະລວມເອົາຂໍ້ມູນຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນຂະນະທີ່ການສ້າງຂອງທ່ານ ຊຸດຂໍ້ມູນສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຢ່າເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາຜິດພາດ: ຍຸດທະສາດນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນຫຼາຍມັກຈະໃຫ້ຜົນການຄົ້ນພົບທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າ.
ສົມມຸດວ່າຂໍ້ມູນຖືກເກັບໄວ້ໃນ N-dimensional space, ໂດຍແຕ່ລະລັກສະນະເປັນຕົວແທນຂອງມິຕິທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ມັນອາດຈະມີຫຼາຍຮ້ອຍຂະຫນາດຖ້າມີຂໍ້ມູນຫຼາຍ.
ພິຈາລະນາຕາຕະລາງ Excel, ໂດຍມີຖັນທີ່ສະແດງເຖິງຄຸນລັກສະນະແລະແຖວທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງລາຍການຂໍ້ມູນ. ເມື່ອມີຂະຫນາດຫຼາຍເກີນໄປ, ML algorithms ອາດຈະປະຕິບັດບໍ່ດີແລະ ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ ສາມາດກາຍເປັນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.
ສະນັ້ນມັນເຮັດໃຫ້ມັນສົມເຫດສົມຜົນທີ່ຈະຈໍາກັດຄຸນລັກສະນະຫຼືຂະຫນາດ, ແລະຖ່າຍທອດພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດແມ່ນພຽງແຕ່ວ່າ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ມີປະລິມານການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດຈັດການໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງທໍາລາຍຄວາມສົມບູນຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ.
ການວິເຄາະສ່ວນປະກອບຫຼັກ (PCA)
ການວິເຄາະອົງປະກອບຕົ້ນຕໍແມ່ນວິທີການຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນຄຸນສົມບັດໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນມີຄວາມງ່າຍດາຍຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍຄວາມຖືກຕ້ອງ.
ການບີບອັດຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນສຳເລັດໂດຍວິທີການທີ່ເອີ້ນວ່າການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດ. ມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າອົງປະກອບຈາກຊຸດຕົ້ນສະບັບໄດ້ຖືກປະສົມເຂົ້າໄປໃນໃຫມ່, ຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ. ລັກສະນະໃຫມ່ເຫຼົ່ານີ້ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນອົງປະກອບຕົ້ນຕໍ.
ແນ່ນອນ, ມີ algorithms ເພີ່ມເຕີມທີ່ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງຂອງທ່ານ. ສິ່ງທີ່ລະບຸໄວ້ຂ້າງເທິງແມ່ນພຽງແຕ່ເປັນທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ພວກເຂົາຖືກປຶກສາຫາລືໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ.
ການນຳໃຊ້ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
- ວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານການຮັບຮູ້ທາງສາຍຕາເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ວັດຖຸ.
- ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງໃຫ້ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ລະບົບຮູບພາບທາງການແພດ, ເຊັ່ນ: ການກໍານົດຮູບພາບ, ການຈັດປະເພດແລະການແບ່ງສ່ວນ, ເຊິ່ງຖືກນໍາໃຊ້ໃນ radiology ແລະ pathology ເພື່ອວິນິດໄສຄົນເຈັບຢ່າງໄວວາແລະເຊື່ອຖືໄດ້.
- ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງສາມາດຊ່ວຍກໍານົດແນວໂນ້ມຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຍຸດທະສາດການຂາຍຂ້າມທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. ໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຊໍາລະເງິນ, ນີ້ແມ່ນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທຸລະກິດອອນໄລນ໌ເພື່ອແນະນໍາ add-ons ທີ່ຖືກຕ້ອງໃຫ້ລູກຄ້າ.
- ວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງສາມາດແຍກຜ່ານປະລິມານຂໍ້ມູນອັນມະຫາສານເພື່ອຊອກຫາສິ່ງທີ່ຢູ່ຂ້າງນອກ. ຄວາມຜິດປົກກະຕິເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ການແຈ້ງການຂອງອຸປະກອນເຮັດວຽກຜິດປົກກະຕິ, ຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດ, ຫຼືການລະເມີດຄວາມປອດໄພ.
ບັນຫາກັບການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນມີຄວາມດຶງດູດໃນຫຼາຍວິທີ, ຈາກທ່າແຮງທີ່ຈະຊອກຫາຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນ ຂໍ້ມູນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນລາຄາແພງ ການດໍາເນີນງານ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງຫຼາຍຢ່າງໃນການນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດນີ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ທີ່ທ່ານຄວນຮູ້. ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງ.
- ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນຂາດປ້າຍກຳກັບທີ່ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນກະແຈຕອບສະໜອງ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການເບິ່ງແຍງອາດຈະມີຄວາມຊັດເຈນໜ້ອຍລົງ.
- ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງມັກຈະເຮັດວຽກກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຊິ່ງສາມາດເພີ່ມຄວາມສັບສົນຂອງຄອມພິວເຕີ້.
- ວິທີການດັ່ງກ່າວຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນຜົນຜະລິດໂດຍມະນຸດ, ທັງພາຍໃນຫຼືພາຍນອກຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນຫົວຂໍ້ຂອງການສອບຖາມ.
- ສູດການຄິດໄລ່ຕ້ອງກວດສອບ ແລະຄິດໄລ່ທຸກສະຖານະການທີ່ເປັນໄປໄດ້ຕະຫຼອດໄລຍະການຝຶກອົບຮົມ, ເຊິ່ງໃຊ້ເວລາບາງເວລາ.
ສະຫຼຸບ
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິຜົນເປັນກະແຈໃນການສ້າງການແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.
ທ່ານສາມາດແບ່ງສ່ວນຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການເບິ່ງແຍງເພື່ອກວດກາເບິ່ງຄວາມມັກຂອງຜູ້ຊົມເປົ້າໝາຍຂອງທ່ານ ຫຼືເພື່ອກຳນົດວິທີການຕິດເຊື້ອໃດໜຶ່ງຕອບສະໜອງຕໍ່ການປິ່ນປົວສະເພາະໃດໜຶ່ງ.
ມີຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກປະຕິບັດ, ແລະ ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນ, ແລະສະຖາປະນິກສາມາດຊ່ວຍທ່ານໃນການກໍານົດເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານແລະພັດທະນາການແກ້ໄຂ ML ທີ່ເປັນເອກະລັກສໍາລັບບໍລິສັດຂອງທ່ານ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ