ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ഏത് തരത്തിലുള്ള കോർപ്പറേറ്റ് പ്രവർത്തനത്തിന്റേയും പ്രാഥമിക മാനദണ്ഡങ്ങളിലൊന്ന് വിവരങ്ങളുടെ ഫലപ്രദമായ വിനിയോഗമാണ്. ചില ഘട്ടങ്ങളിൽ, സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റയുടെ അളവ് അടിസ്ഥാന പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ശേഷി കവിയുന്നു.
അവിടെയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, ഇതിൽ എന്തെങ്കിലും സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, വിവരങ്ങൾ പഠിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും വേണം. ചുരുക്കത്തിൽ, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇതിനായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ്, അതിന്റെ അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള മേൽനോട്ടം ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
എന്താണ് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ്?
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു, അവയ്ക്ക് അറിയപ്പെടുന്നതോ ലേബൽ ചെയ്തതോ ആയ അനന്തരഫലങ്ങൾ ഇല്ല. മേൽനോട്ടം വഹിച്ചു മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് ലേബൽ ചെയ്ത ഔട്ട്പുട്ട് ഉണ്ട്.
ഈ വ്യത്യാസം അറിയുന്നത്, ഔട്ട്പുട്ട് ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം/ഉത്തരം എന്താണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാത്തതിനാൽ, റിഗ്രഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാനാകാത്തത് എന്തുകൊണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് മൂല്യം/ഉത്തരം അറിയില്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് സാധാരണയായി ഒരു അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ല.
മാത്രമല്ല, ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാന ഘടന തിരിച്ചറിയാൻ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം ഉപയോഗിക്കാം. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ മനുഷ്യ ഇടപെടലിന്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകളോ ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പിംഗുകളോ കണ്ടെത്തുന്നു.
വിവരങ്ങളിലെ സമാനതകളും വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും കണ്ടെത്താനുള്ള അതിന്റെ ശേഷി, പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനം, ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ, ഉപഭോക്തൃ വിഭജനം, ചിത്ര തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയ്ക്കുള്ള മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പായി മാറുന്നു.
ഇനിപ്പറയുന്ന സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക: നിങ്ങൾ ഒരു പലചരക്ക് കടയിലാണ്, നിങ്ങൾ ഇതുവരെ കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത ഒരു അജ്ഞാത പഴം കാണുന്നു. അതിന്റെ രൂപം, വലിപ്പം, നിറം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചുറ്റുമുള്ള മറ്റ് പഴങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ അജ്ഞാത പഴങ്ങളെ നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ
ക്ലസ്റ്ററിങ്
ഏറ്റവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനരീതിയാണ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നത് ഒരു സംശയവുമില്ല. ഈ സമീപനം ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റാ ഇനങ്ങളെ ക്രമരഹിതമായി ജനറേറ്റുചെയ്ത ക്ലസ്റ്ററുകളിലേക്ക് ഇടുന്നു.
ഒരു ML മോഡൽ സ്വയം, തരംതിരിക്കാത്ത ഡാറ്റാ ഘടനയിലെ ഏതെങ്കിലും പാറ്റേണുകൾ, സമാനതകൾ കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. ഡാറ്റയിലെ ഏതെങ്കിലും സ്വാഭാവിക ഗ്രൂപ്പുകളോ ക്ലാസുകളോ കണ്ടെത്താൻ ഒരു മോഡലിന് കഴിയും.
തരത്തിലുള്ളവ
ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ക്ലസ്റ്ററിങ്ങിന്റെ നിരവധി രൂപങ്ങളുണ്ട്. ആദ്യം ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടവ നോക്കാം.
- എക്സ്ക്ലൂസീവ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, ചിലപ്പോൾ "ഹാർഡ്" ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഒരൊറ്റ ഡാറ്റ ഒരു ക്ലസ്റ്ററിൽ മാത്രം ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു തരം ഗ്രൂപ്പിംഗാണ്.
- ഓവർലാപ്പിംഗ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, പലപ്പോഴും "സോഫ്റ്റ്" ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഡാറ്റാ ഒബ്ജക്റ്റുകളെ ഒന്നിലധികം ക്ലസ്റ്ററുകളിൽ വ്യത്യസ്ത അളവുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. കൂടാതെ, "സോഫ്റ്റ്" ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഡെൻസിറ്റി എസ്റ്റിമേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ചില ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ സാധ്യതയോ സാധ്യതയോ വിലയിരുത്തുന്നതിനും പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം.
- ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത ഡാറ്റാ ഇനങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണി സൃഷ്ടിക്കുന്നത്, പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ശ്രേണിപരമായ ക്ലസ്റ്ററിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യമാണ്. ക്ലസ്റ്ററുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ശ്രേണിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ ഇനങ്ങൾ പുനർനിർമ്മിക്കുകയോ സംയോജിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.
കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക:
- അപാകത കണ്ടെത്തൽ:
ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയിലെ ഏത് തരത്തിലുള്ള ഔട്ട്ലിയർ കണ്ടെത്താനാകും. ഗതാഗതത്തിലും ലോജിസ്റ്റിക്സിലുമുള്ള കമ്പനികൾക്ക്, ഉദാഹരണത്തിന്, ലോജിസ്റ്റിക്കൽ തടസ്സങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ കേടായ മെക്കാനിക്കൽ ഭാഗങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിനോ അപാകത കണ്ടെത്തൽ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം (പ്രവചനാത്മക പരിപാലനം).
വഞ്ചനാപരമായ ഇടപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കുന്നതിനും ധാരാളം പണം ലാഭിക്കാൻ സാമ്പത്തിക സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കാനാകും. ഞങ്ങളുടെ വീഡിയോ കാണുന്നതിലൂടെ അസാധാരണത്വങ്ങളും വഞ്ചനയും കണ്ടെത്തുന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക.
- ഉപഭോക്താക്കളുടെയും വിപണികളുടെയും വിഭജനം:
സമാന സ്വഭാവസവിശേഷതകളുള്ള ആളുകളെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിനും കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ മാർക്കറ്റിംഗിനും ടാർഗെറ്റുചെയ്ത സംരംഭങ്ങൾക്കുമായി ഉപഭോക്തൃ വ്യക്തികളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ സഹായിക്കും.
കെ-അർത്ഥം
പാർട്ടീഷനിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ക്ലസ്റ്ററിംഗ് രീതിയാണ് കെ-മീൻസ്. ഇത് ഡാറ്റ പോയിന്റുകളെ K എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ക്ലസ്റ്ററുകളായി വിഭജിക്കുന്നു.
കെ-മീൻസ് മെത്തേഡിൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ എത്ര ക്ലസ്റ്ററുകൾ തിരിച്ചറിയണമെന്ന് നിങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടറിനോട് പറയുന്നതിനാൽ K എന്നത് ഇൻപുട്ടാണ്. ഓരോ ഡാറ്റാ ഇനവും പിന്നീട് സെൻട്രോയിഡ് (ചിത്രത്തിലെ കറുത്ത ഡോട്ടുകൾ) എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള ക്ലസ്റ്റർ കേന്ദ്രത്തിലേക്ക് അസൈൻ ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
രണ്ടാമത്തേത് ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സ്പേസുകളായി വർത്തിക്കുന്നു. ക്ലസ്റ്ററുകൾ നന്നായി നിർവചിക്കുന്നതുവരെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ടെക്നിക് നിരവധി തവണ ചെയ്യാവുന്നതാണ്.
ഫസി കെ-എന്നർത്ഥം
ഓവർലാപ്പിംഗ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന കെ-മീൻസ് ടെക്നിക്കിന്റെ ഒരു വിപുലീകരണമാണ് ഫസി കെ-മീൻസ്. കെ-മീൻസ് ടെക്നിക്കിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, അവ്യക്തമായ കെ-അർത്ഥം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്ത അളവിലുള്ള സാമീപ്യമുള്ള നിരവധി ക്ലസ്റ്ററുകളുടേതാകാം എന്നാണ്.
ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളും ക്ലസ്റ്ററിന്റെ സെൻട്രോയിഡും തമ്മിലുള്ള ദൂരം പ്രോക്സിമിറ്റി കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, വിവിധ ക്ലസ്റ്ററുകൾ ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുന്ന സന്ദർഭങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം.
ഗൗസിയൻ മിക്സ്ചർ മോഡലുകൾ
പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ക്ലസ്റ്ററിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു രീതിയാണ് ഗൗസിയൻ മിക്സ്ചർ മോഡലുകൾ (GMMs). ശരാശരിയും വ്യത്യാസവും അജ്ഞാതമായതിനാൽ, ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം ഗാസിയൻ വിതരണങ്ങളുണ്ടെന്ന് മോഡലുകൾ അനുമാനിക്കുന്നു, അവ ഓരോന്നും ഒരു പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്ററിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാ പോയിന്റ് ഏത് ക്ലസ്റ്ററിന്റേതാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ, രീതി പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഹൈറാർക്കിക്കൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ്
വ്യത്യസ്ത ക്ലസ്റ്ററിലേക്ക് നിയോഗിക്കപ്പെട്ട ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിന്റിലും ഹൈരാർക്കിക്കൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് തന്ത്രം ആരംഭിക്കാം. പരസ്പരം അടുത്തിരിക്കുന്ന രണ്ട് ക്ലസ്റ്ററുകൾ പിന്നീട് ഒരൊറ്റ ക്ലസ്റ്ററിലേക്ക് ലയിക്കുന്നു. മുകളിൽ ഒരു ക്ലസ്റ്റർ മാത്രം ശേഷിക്കുന്നത് വരെ ആവർത്തന ലയനം തുടരുന്നു.
ഈ രീതി താഴെ-അപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ അഗ്ലോമറേറ്റീവ് എന്നറിയപ്പെടുന്നു. നിങ്ങൾ എല്ലാ ഡാറ്റാ ഇനങ്ങളും ഒരേ ക്ലസ്റ്ററുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച് ആരംഭിക്കുകയും ഓരോ ഡാറ്റാ ഇനവും ഒരു പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്ററായി അസൈൻ ചെയ്യപ്പെടുന്നതുവരെ സ്പ്ലിറ്റുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, ഈ രീതിയെ ടോപ്പ്-ഡൗൺ അല്ലെങ്കിൽ ഡിവിസീവ് ഹൈറാർക്കിക്കൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
അപ്രിയോറി അൽഗോരിതം
മാർക്കറ്റ് ബാസ്ക്കറ്റ് വിശകലനം അപ്രിയോറി അൽഗോരിതങ്ങൾ ജനപ്രിയമാക്കി, അതിന്റെ ഫലമായി സംഗീത പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കും ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറുകൾക്കുമായി വിവിധ ശുപാർശ എഞ്ചിനുകൾ ലഭിച്ചു.
ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ ഉപഭോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മറ്റൊരു ഉൽപ്പന്നം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത പ്രവചിക്കുന്നതിനായി, ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള ഇനങ്ങളെ അല്ലെങ്കിൽ ഇനങ്ങളുടെ ഗ്രൂപ്പിംഗുകൾ കണ്ടെത്താൻ ഇടപാട് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, "കൗണ്ടിംഗ് സ്റ്റാർസ്" ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ Spotify-യിൽ OneRepublic-ന്റെ റേഡിയോ പ്ലേ ചെയ്യാൻ തുടങ്ങിയാൽ, ഈ ചാനലിലെ മറ്റ് ഗാനങ്ങളിലൊന്ന് തീർച്ചയായും "Bad Liar" പോലെയുള്ള ഒരു Imagine Dragon ഗാനമായിരിക്കും.
ഇത് എന്റെ മുൻ ശ്രവണ ശീലങ്ങളെയും മറ്റുള്ളവരുടെ ശ്രവണ രീതികളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. Apriori രീതികൾ ഒരു ഹാഷ് ട്രീ ഉപയോഗിച്ച് ഐറ്റംസെറ്റുകൾ കണക്കാക്കുന്നു, ഡാറ്റാസെറ്റ് വീതിയിൽ ആദ്യം സഞ്ചരിക്കുന്നു.
അളവ് കുറയ്ക്കൽ
ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ഫീച്ചറുകളുടെ എണ്ണം - അല്ലെങ്കിൽ അളവുകൾ - കുറയ്ക്കുന്നതിന് തന്ത്രങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനമാണ് ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ. വ്യക്തമാക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുക.
നിങ്ങളുടേത് സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ കഴിയുന്നത്ര ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഇത് പ്രലോഭിപ്പിച്ചേക്കാം മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റ്. ഞങ്ങളെ തെറ്റിദ്ധരിക്കരുത്: കൂടുതൽ ഡാറ്റ സാധാരണയായി കൂടുതൽ കൃത്യമായ കണ്ടെത്തലുകൾ നൽകുന്നതിനാൽ ഈ തന്ത്രം നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ഓരോ ഫീച്ചറും വ്യത്യസ്ത മാനങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന എൻ-ഡൈമൻഷണൽ സ്പെയ്സിൽ ഡാറ്റ സംഭരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് കരുതുക. ധാരാളം ഡാറ്റ ഉണ്ടെങ്കിൽ നൂറുകണക്കിന് അളവുകൾ ഉണ്ടാകാം.
സവിശേഷതകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന നിരകളും ഡാറ്റാ ഇനങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന വരികളും ഉള്ള Excel സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ പരിഗണിക്കുക. വളരെയധികം അളവുകൾ ഉള്ളപ്പോൾ, ML അൽഗോരിതങ്ങൾ മോശമായി പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ബുദ്ധിമുട്ടായി മാറും.
അതിനാൽ, സ്വഭാവസവിശേഷതകളോ അളവുകളോ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് യുക്തിസഹമാക്കുന്നു, മാത്രമല്ല പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ അറിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ അത്രമാത്രം. ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ സമഗ്രതയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ, കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഇൻപുട്ടുകൾ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രിൻസിപ്പൽ ഘടക വിശകലനം (പിസിഎ)
പ്രധാന ഘടകം വിശകലനം ഒരു ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ സമീപനമാണ്. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ സവിശേഷതകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ കൂടുതൽ ഡാറ്റ ലാളിത്യത്തിന് കാരണമാകുന്നു.
ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു രീതി ഉപയോഗിച്ചാണ് ഡാറ്റാസെറ്റ് കംപ്രഷൻ നടത്തുന്നത്. യഥാർത്ഥ ഗണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഘടകങ്ങൾ പുതിയതും ചെറുതുമായ ഒന്നായി ലയിപ്പിച്ചതായി ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പുതിയ സ്വഭാവവിശേഷങ്ങൾ പ്രാഥമിക ഘടകങ്ങൾ എന്നറിയപ്പെടുന്നു.
തീർച്ചയായും, നിങ്ങളുടെ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാനാകുന്ന അധിക അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ട്. മുകളിൽ ലിസ്റ്റുചെയ്തിരിക്കുന്നവ ഏറ്റവും പ്രചാരമുള്ളവയാണ്, അതിനാലാണ് അവ കൂടുതൽ വിശദമായി ചർച്ച ചെയ്യുന്നത്.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിന്റെ പ്രയോഗം
- ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ പോലുള്ള വിഷ്വൽ പെർസെപ്ഷൻ ജോലികൾക്കായി മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക്, ഇമേജ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള നിർണായക വശങ്ങൾ നൽകുന്നു, ഇത് റേഡിയോളജിയിലും പാത്തോളജിയിലും രോഗികളെ വേഗത്തിലും വിശ്വസനീയമായും രോഗനിർണയം നടത്തുന്നു.
- ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻകാല ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഡാറ്റ ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം സഹായിക്കും. ചെക്ക്ഔട്ട് പ്രക്രിയ സമയത്ത്, ക്ലയന്റുകൾക്ക് ശരിയായ ആഡ്-ഓണുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഓൺലൈൻ ബിസിനസുകൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന രീതികൾക്ക് അതിരുകടന്നവരെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. ഈ അസ്വാഭാവികതകൾ ഉപകരണങ്ങളുടെ തകരാറുകൾ, മനുഷ്യ തെറ്റുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ അറിയിപ്പ് ഉയർത്തിയേക്കാം.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം, പ്രധാനപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്താനുള്ള സാധ്യത മുതൽ വിവിധ രീതികളിൽ ആകർഷകമാണ് വിലയേറിയ ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ഒഴിവാക്കുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങൾ. എന്നിരുന്നാലും, പരിശീലനത്തിനായി ഈ തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് നിരവധി പോരായ്മകളുണ്ട് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട കാര്യം. ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ.
- ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയ്ക്ക് പ്രതികരണ കീകളായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ലേബലുകൾ ഇല്ലാത്തതിനാൽ, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന മോഡലുകളുടെ ഫലങ്ങൾ വളരെ കൃത്യമല്ല.
- മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പതിവായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിപ്പിക്കും.
- സമീപനത്തിന് മനുഷ്യരുടെ ഔട്ട്പുട്ട് സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്, അന്വേഷണ വിഷയത്തിൽ ആന്തരികമോ ബാഹ്യമോ ആയ വിദഗ്ധർ.
- അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലന ഘട്ടത്തിലുടനീളം സാധ്യമായ എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളും പരിശോധിച്ച് കണക്കാക്കണം, ഇതിന് കുറച്ച് സമയമെടുക്കും.
തീരുമാനം
ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റ വിനിയോഗം ഒരു പ്രത്യേക വിപണിയിൽ ഒരു മത്സരാധിഷ്ഠിത എഡ്ജ് സ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോലാണ്.
നിങ്ങളുടെ ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകരുടെ മുൻഗണനകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക ചികിത്സയോട് ഒരു പ്രത്യേക അണുബാധ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുന്നുവെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനോ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യാം.
നിരവധി പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ, എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ആർക്കിടെക്റ്റുകൾക്കും നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയ്ക്കായി തനതായ ML പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാകും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക