Unsa ang Unsupervised Learning?

Ang wala gibantayan nga pagkat-on usa ka sukaranan nga teknik sa natad sa artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina. Dili sama sa gibantayan nga pagkat-on, nga nagsalig sa gimarkahan nga datos, ang wala gibantayan nga pagkat-on nagpunting sa pagdiskubre sa mga sumbanan ug istruktura sa mga set sa datos nga wala’y bisan unsang eksternal nga giya. Kini nga pamaagi sa pagkat-on sa makina nagtugot sa mga makina nga makakat-on nga independente, makaila sa mga tinago nga mga correlation, ug makamugna og bililhon nga kahibalo nga wala kinahanglana ang klaro nga feedback. Niini nga artikulo, atong tukion ang lawom kung unsa ang wala gibantayan nga pagkat-on ug kung giunsa ang aplikasyon niini nagduso sa hinungdanon nga mga pag-uswag sa lainlaing mga natad, gikan sa klasipikasyon sa datos hangtod sa bahin sa pagkuha ug paghimo sa sulud.

1. Pasiuna sa konsepto sa Unsupervised Learning

Ang unsupervised nga pagkat-on usa ka sanga sa pagkat-on sa makina nga nagtutok sa pagdiskubre sa mga tinago nga mga pattern o istruktura sa usa ka set sa datos nga wala kinahanglana ang gitakda nang daan nga mga label o kategorya. Dili sama sa gibantayan nga pagkat-on, diin ikaw adunay usa ka set sa input data kauban ang gitinguha nga mga output, sa wala gibantayan nga pagkat-on naa ra nimo ang input data. Kini nga pamaagi gigamit kung ang mga label wala magamit o kung gusto nimo nga susihon ang istruktura ug mga relasyon tali sa datos sa usa ka paagi nga wala’y nahibal-an.

Usa sa labing komon nga mga teknik sa unsupervised learning mao ang paggrupo o clustering. Kini nga teknik nagtumong sa paggrupo sa mga datos ngadto sa lain-laing mga kategorya o mga cluster base sa ilang pagkaparehas. Pinaagi sa paggrupo sa datos, makakuha kita og impormasyon bahin sa nagpahiping istruktura sa datos ug makit-an ang mga relasyon tali kanila. Adunay lain-laing mga clustering algorithm, sama sa K-Means algorithm, hierarchical clustering, ug spectral clustering, ug uban pa.

Ang laing teknik nga gigamit sa unsupervised learning mao ang dimensionality reduction. Kini nga teknik nagtumong sa pagpakunhod sa gidaghanon sa mga dimensyon sa datos, samtang nagmintinar kutob sa mahimo sa orihinal nga impormasyon. Labi na nga mapuslanon kini kung nagtrabaho kauban ang mga high-dimensional nga set sa datos, tungod kay mahimo’g lisud ang paghanduraw ug pag-analisar sa tibuuk nga datos. orihinal nga porma. Ang pagkunhod sa dimensyon makatabang sa pagpayano sa pagtuki sa datos ug pagpasayon ​​sa pag-ila sa mga pattern o istruktura nga natago niini.

2. Kahulugan ug mga kinaiya sa Wala Gibantayan nga Pagkat-on

Ang unsupervised learning kay usa ka teknik nga gigamit sa natad sa artipisyal nga paniktik nga gihulagway pinaagi sa dili kinahanglan nga interbensyon sa usa ka eksternal nga superbisor sa panahon sa proseso sa pagbansay sa modelo sa pagkat-on sa makina. Dili sama sa gibantayan nga pagkat-on, diin ang mga label o mga klase gihatag sa datos sa pagbansay, sa wala gibantayan nga pagkat-on ang datos wala gimarkahan ug ang modelo kinahanglan nga makadiskubre sa mga tinago nga mga sumbanan o istruktura sa kaugalingon.

Usa sa mga nag-unang kinaiya sa unsupervised nga pagkat-on mao nga gigamit kung ang gimarkahan nga datos sa pagbansay wala magamit o kung nagtinguha nga masusi ug madiskobrehan ang bag-ong kasayuran sa datos. Kini nga pamaagi mapuslanon sa daghang mga aplikasyon, sama sa pagbahinbahin sa kostumer, pag-cluster sa dokumento, pagtuki sa anomaliya, ug rekomendasyon sa produkto.

Adunay lain-laing mga unsupervised learning techniques, diin ang clustering ug dimensionality reduction stand out. Ang pag-cluster sa mga datos sa grupo ngadto sa mga set o mga cluster base sa ilang pagkaparehas, samtang ang pagkunhod sa dimensionality nagtinguha sa pagpangita sa usa ka mas compact o summarize nga representasyon sa datos, nga nagwagtang sa sobra o wala'y kalabutan nga mga bahin. Kini nga mga teknik nagtugot kanamo sa pagdiskobre sa nagpahiping istruktura sa datos ug pagkuha sa mapuslanon nga kahibalo gikan niini.

3. Algorithm ug mga pamaagi nga gigamit sa Unsupervised Learning

4. Mga bentaha ug disbentaha sa Unsupervised Learning

Ang unsupervised nga pagkat-on nagtanyag og daghan mga bentaha ug disbentaha nga importante nga hinumdoman kung gamiton kini nga teknik sa artificial intelligence ug mga problema sa pagkat-on sa makina. Usa sa mga nag-unang bentaha mao ang abilidad sa pagdiskobre sa mga tinago nga mga sumbanan ug istruktura sa dagkong mga set sa datos nga wala kinahanglana ang mga label o eksternal nga mga pakisayran. Gitugotan niini ang pagdiskubre sa bag-o ug bililhon nga kasayuran nga magamit sa paghimo og mga desisyon, bahin sa datos o pagmugna og mas compact nga mga representasyon. Dugang pa, ang wala gibantayan nga pagkat-on labi ka mapuslanon sa mga sitwasyon diin wala pa nahibal-an kaniadto nga "husto" nga tubag, nga naghimo niini nga usa ka kusgan nga himan sa mga buluhaton sa eksplorasyon ug pagdiskobre.

Bisan pa, adunay mga disbentaha usab nga nalangkit sa wala’y pagdumala nga pagkat-on. Ang nag-unang disbentaha anaa sa kakulang sa kontrol ug pagdumala sa panahon sa proseso sa pagkat-on. Tungod kay walay nahibal-an nga "husto" nga tubag, ang mga resulta nga nakuha mahimong dili kinahanglan nga mapuslanon o may kalabutan sa problema nga giatubang. Dugang pa, ang paghubad sa mga resulta mahimong mas lisud tungod sa kakulang sa tumong nga mga sukatan sa pagtimbang-timbang sa performance sa algorithm.

Ang laing disbentaha sa wala mabantayan nga pagkat-on mao ang pagkasensitibo niini sa data sa pag-input. Ang wala mabantayan nga mga algorithm sa pagkat-on sa makina mahimong maapektuhan sa mga outlier, kasaba, o pagtuis sa datos, nga mahimong mosangpot sa dili tukma o dili angay nga mga resulta. Importante ang paghimo og mabinantayon nga pag-analisa sa input data ug paggamit sa mga pamaagi sa preprocessing aron mamenosan kini nga mga problema. Sa katingbanan, bisan kung ang wala gibantayan nga pagkat-on nagtanyag daghang mga bentaha, hinungdanon usab nga mahibal-an ang mga limitasyon niini ug hunahunaa pag-ayo kung Mao kini ang pinakamaayo kapilian alang sa piho nga problema nga gitumong.

5. Mga pananglitan sa mga aplikasyon sa Unsupervised Learning sa teknikal nga natad

Sa teknikal nga natad, ang Unsupervised Learning napamatud-an nga usa ka bililhon nga himan alang sa lainlaing mga aplikasyon. Sa ubos, ang mga konkretong pananglitan kung giunsa kini nga pamaagi gigamit sa lainlaing mga teknikal nga lugar ipresentar:

1. Pag-analisa sa Data: Ang Wala Gibantayan nga Pagkat-on kaylap nga gigamit sa pagtuki sa datos aron madiskobrehan ang mga tinago nga mga sumbanan ug mga relasyon sa dagkong mga set sa datos. Pananglitan, sa industriya sa pag-atiman sa panglawas, ang unsupervised clustering mahimong magamit aron mahibal-an ang mga grupo sa mga pasyente nga adunay parehas nga mga kinaiya, nga makatabang sa sayo nga pag-ila sa sakit o pagbahin sa populasyon alang sa mga programa sa pag-atiman sa kahimsog. Dugang pa, sa natad sa inhenyero, ang wala’y pagdumala nga pagtuki mahimong magamit aron mahibal-an ang mga uso sa paghimo sa produkto o mga proseso sa paghimo.

2. Pagproseso sa Imahe: Laing talagsaong aplikasyon sa Unsupervised Learning mao ang pagproseso sa imahe. Pananglitan, ang unsupervised clustering algorithms mahimong magamit aron awtomatikong i-segment ang usa ka imahe sa lahi nga mga rehiyon o aron mailhan ang parehas nga mga butang sa usa ka koleksyon sa mga imahe. Labi nga mapuslanon kini sa mga lugar sama sa panan-aw sa kompyuter, robotics o pag-analisar sa imahe sa medikal.

3. Anomaly Detection: Ang Unsupervised Learning gigamit usab para sa anomaliya detection sa mga teknikal nga sistema. Pananglitan, sa industriya seguridad, ang dili mabantayan nga mga teknik sa pagtuki sa anomaliya mahimong magamit aron mahibal-an ang dili kasagaran nga pamatasan sa mga sistema sa pagpaniid o mga network sa seguridad. Gitugotan ka niini nga awtomatiko ug sayo nga alerto bahin sa posible nga mga hulga o insidente.

Sa konklusyon, ang Unsupervised Learning adunay daghang mga aplikasyon sa teknikal nga natad. Gikan sa pagtuki sa datos hangtod sa pagproseso sa imahe ug pagtuki sa anomaliya, kini nga pamaagi napamatud-an nga usa ka daghang gamit ug mapuslanon nga himan alang sa pagsulbad sa mga komplikado nga problema. Ang katakus sa pagdiskubre sa mga tinago nga mga sumbanan ug pag-angkon og bililhon nga mga panabut gikan sa wala’y label nga mga set sa datos naghimo nga wala’y pagdumala nga pagkat-on nga usa ka kusgan nga himan sa panahon sa dagkong datos.

6. Mga kalainan tali sa Unsupervised Learning ug uban pang machine learning paradigms

Sa natad sa pagkat-on sa makina, adunay lainlaing mga paradigma nga gigamit aron matubag ang mga problema episyente. Usa niini nga mga paradigma mao ang walay pagbantay nga pagkat-on, nga lahi sa uban nga mga pamaagi sa daghang yawe nga aspeto.

Una sa tanan, dili sama sa gidumala nga pagkat-on, diin adunay mga input ug output nga mga panig-ingnan sa pagbansay sa usa ka modelo, sa unsupervised nga pagkat-on walay una nga impormasyon nga nagpakita kung unsa ang husto nga tubag. Hinuon, ang algorithm ang responsable sa pagpangita sa mga tinago nga pattern o istruktura sa datos mismo.

Ang laing importante nga kalainan makita sa buluhaton nga pagabuhaton. Samtang ang gibantayan nga pagkat-on nagtinguha sa pagtagna sa usa ka piho nga output gikan sa input data, sa wala gibantayan nga pagkat-on ang panguna nga katuyoan mao ang pagdiskubre sa mga grupo o mga kategorya sa datos nga wala’y kahibalo sa kanila. Ang ubang mga teknik nga gigamit niini nga pamaagi naglakip sa clustering, dimensionality reduction, ug anomaly detection.

Sa katingbanan, ang wala gibantayan nga pagkat-on usa ka pamaagi sa pagkat-on sa makina nga gigamit sa mga kaso diin ang mga gimarkahan nga mga pananglitan wala magamit ug kung wala’y una nga kahibalo sa mga kategorya o istruktura nga naa sa datos. Pinaagi sa lain-laing mga teknik, kini nga paradigma nagtinguha sa pagdiskobre sa mga tinago nga mga sumbanan ug mga grupo sa data, nga mahimong mapuslanon sa lain-laing mga aplikasyon, sama sa marketing analysis, customer segmentation o image processing, ug uban pa.

7. Mga hagit ug kalisud sa Wala Gibantayan nga Pagkat-on

Ang unsupervised nga pagkat-on nagpresentar ug sunodsunod nga mga hagit ug kalisdanan nga importanteng tagdon kung gamiton kini nga teknik sa mga proyekto sa data science. Sa ubos mao ang pipila sa labing kasagaran nga mga hagit ug kung giunsa kini pagbuntog:

1. Kakulang sa mga label sa datos: Usa sa mga nag-unang hagit sa wala mabantayan nga pagkat-on mao ang kakulang sa mga label sa datos. Dili sama sa gibantayan nga pagkat-on, diin adunay gimarkahan nga datos nga nagpakita sa husto nga tubag, sa wala gibantayan nga pagkat-on ang datos wala’y una nga klasipikasyon. Kini nagpalisud sa pagtimbang-timbang sa mga resulta ug mahimong mosangpot sa sayop nga mga interpretasyon. Aron mabuntog kini nga hagit, importante ang paggamit sa mga teknik sa clustering, sama sa k-means algorithm, sa paggrupo sa datos ngadto sa susamang mga kategoriya ug pagpadali sa pagtuki.

2. Taas nga dimensyon sa datos: Laing sagad nga hagit sa wala gibantayan nga pagkat-on mao ang pagdumala sa mga set sa datos nga adunay taas nga dimensyon. Kung ang datos adunay daghang mga variable o mga kinaiya, mahimong lisud ang pagpangita sa makahuluganon nga mga sumbanan o istruktura. Aron matubag kini nga problema, girekomendar ang paghimo sa pagkunhod sa dimensionality, sama sa paggamit sa mga teknik sama sa Principal Component Analysis (PCA), nga nagtugot sa labing may kalabutan ug nagpatin-aw nga mga variable nga mapili gikan sa set sa datos.

3. Interpretasyon sa mga resulta: Ang ikatulo nga hagit sa walay pagdumala nga pagkat-on anaa sa paghubad sa mga resulta. Kung gigamit ang clustering o mga pamaagi sa pag-ila sa anomaliya, mahimong lisud ang pagtino sa kahulogan sa matag cluster o anomaliya nga makita. Alang sa sulbara kini nga problema, gisugyot nga biswal nga tukion ang mga resulta gamit ang mga graph ug visualization, ingon man paghimo og dugang nga pag-analisar aron mahibal-an ang posible nga mga relasyon o mga sumbanan sulod sa mga cluster o anomalya.

8. Pagtimbang-timbang sa mga resulta nga nakuha sa Unsupervised Learning

Ang kinahanglanon aron mahibal-an ang pagka-epektibo ug kalidad sa gihimo nga modelo. Adunay lain-laing mga metrics ug mga teknik nga nagtugot sa pagsukod sa performance sa mga algorithm ug pagtandi sa lain-laing mga modelo.

Usa sa labing komon nga metrics nga gigamit sa pagtimbang-timbang sa mga resulta sa clustering mao ang Silhouette Score. Kini nga metric nagkalkula sa kaamgiran sa usa ka punto ngadto sa iyang kaugalingong cluster kumpara sa ubang mga cluster, nga nagmugna og usa ka bili tali sa -1 ug 1. Ang usa ka bili nga duol sa 1 nagpakita nga ang usa ka punto duol sa iyang kaugalingong cluster ug layo sa ubang mga cluster, nga gitinguha .

Ang laing pamaagi sa pagtimbang-timbang mao ang eksternal nga pag-validate, nga nanginahanglan usa ka set sa datos sa nahibal-an nga mga label, aron itandi ang mga resulta sa modelo sa tinuud nga mga label. Usa ka komon nga paagi sa pagbuhat niini mao ang paggamit sa adjust nga Rand index, nga nagtandi sa mga cluster nga gihimo sa modelo ngadto sa nailhan nga mga label, nga nagmugna og usa ka bili tali sa 0 ug 1. Ang usa ka bili sa 1 nagpakita sa hingpit nga buluhaton sa label.

9. Preprocessing sa datos sa Unsupervised Learning

Ang preprocessing sa datos usa ka importante nga yugto sa unsupervised learning, tungod kay kini adunay direktang epekto sa kalidad sa mga resulta nga nakuha. Niini nga seksyon, ang gikinahanglan nga mga lakang mahimong detalyado aron mahimo ang igong preprocessing sa datos sa dili pa mag-apply sa unsupervised learning algorithms.

Una sa tanan, kinahanglan nimo nga limpyohan ang datos. Naglakip kini sa pagtangtang sa nawala nga mga kantidad, pagtul-id sa mga sayup, pagtangtang sa wala’y kalabotan nga mga variable, ug pag-atubang sa mga outlier. Aron mahibal-an ang nawala nga mga kantidad, mahimo nimong gamiton ang mga pamaagi sama sa pagtuki sa nawala nga kantidad. Kung nahibal-an na, ang mga laray o kolum nga adunay nawala nga mga kantidad mahimo’g tangtangon o ang nawala nga mga kantidad mahimong maisip gamit ang mga teknik sama sa mean o median. Dugang pa, importante nga tul-iron ang mga sayop sa datos, sama sa out-of-range o sayop nga mga bili.

Ang laing importante nga lakang sa preprocessing sa datos mao ang normalisasyon. Ang normalisasyon naglakip sa pag-scale sa datos aron ang tanan nga mga variable anaa sa parehas nga sukod. Importante kini tungod kay daghang mga algoritmo sa pagkat-on nga wala'y pagdumala ang nagtuo nga ang datos anaa sa samang sukod. Adunay lain-laing mga pamaagi sa normalisasyon, sama sa min-max normalization ug z-score normalization. Dugang pa, sa pipila ka mga kaso mahimo’g kinahanglan nga i-encode ang mga kategorya nga variable sa mga numerical variable aron ang mga algorithm mahimo’g molihok uban kanila.

10. Pag-analisa sa pattern ug pag-cluster sa datos sa Unsupervised Learning

Ang pag-analisa sa pattern ug pag-cluster sa datos usa ka yawe nga teknik sa natad sa Unsupervised Learning. Kini nga teknik nagtugot kanamo sa pagdiskubre sa mga tinago nga istruktura ug relasyon sa mga set sa datos nga wala kinahanglana ang nauna nga mga label o kategorya. Sa kini nga post, susihon namon ang lainlaing mga pamaagi ug mga himan aron mahimo kini nga klase sa pagtuki ug pag-cluster, nga naghatag usa ka pamaagi lakang-lakang aron masulbad ang problema.

Adunay daghang mga teknik nga gigamit sa pag-analisa sa pattern ug pag-cluster sa datos. Ang pipila sa labing kasagaran nga mga pamaagi naglakip sa hierarchical clustering, k-means, ug principal component analysis (PCA). Ang matag usa niini nga mga pamaagi adunay kaugalingon nga mga bentaha ug mga disbentaha, mao nga hinungdanon nga masabtan kung kinsa ang labing angay alang sa piho nga kahimtang.

Sa pagsugod, gikinahanglan ang hustong pagproseso sa datos sa dili pa gamiton ang bisan unsang pattern analysis ug clustering techniques. Naglakip kini sa paghimo sa mga buluhaton sama sa paglimpyo sa datos, pag-normalize, ug pagpili sa may kalabutan nga mga bahin. Kung andam na ang datos, mahimo nimong ipadayon ang paggamit sa mga teknik sa clustering. Mahimo kini gamit ang mga librarya ug mga himan sama sa scikit-learn sa Python o ang Clustering package sa R.

11. Data visualization ug representasyon nga mga teknik sa Unsupervised Learning

Sa Unsupervised Learning, usa sa mga nag-unang buluhaton mao ang paghanduraw ug representasyon sa datos. Kini nga mga teknik nagtugot kanamo nga mas masabtan ang mga sumbanan ug istruktura nga naa sa mga set sa datos. Sa ubos mao ang pipila ka mga teknik ug mga himan nga magamit alang niini nga katuyoan.

Usa sa labing komon nga mga teknik alang sa data visualization sa Unsupervised Learning mao ang principal component analysis (PCA). Kini nga teknik nagtugot kanimo sa pagpakunhod sa dimensionality sa datos, pagmintinar sa daghang impormasyon kutob sa mahimo. Aron magamit ang PCA, ang mga himan sama sa Python mahimong magamit sa mga librarya sama sa scikit-learn. Pinaagi sa mga tutorial ug praktikal nga mga panig-ingnan, makakat-on ka kung unsaon pagpatuman niini nga teknik ug mahanduraw ang mga resulta nga nakuha.

Laing mapuslanong teknik mao ang multidimensional nonlinear mapping (t-SNE). Kini nga teknik labi ka mapuslanon kung bahin sa paghanduraw sa datos sa mga lugar nga adunay taas nga sukat. Ang t-SNE nag-assign ug lokasyon sa duha ka dimensyon nga wanang sa matag data nga pananglitan, nga adunay katuyoan nga mapreserbar ang pagkaparehas nga relasyon tali kanila. Sama sa PCA, ang t-SNE mahimong ipatuman gamit ang mga himan sama sa Python ug mga librarya sama sa scikit-learn. Pinaagi sa mga panig-ingnan ug sunod-sunod nga mga giya, makakat-on ka kung unsaon paggamit kini nga teknik sa visualization sa datos sa Unsupervised Learning.

12. Wala Gibantayan nga Pagkat-on sa pag-ila sa imahe ug pagproseso sa sinultihan

Ang unsupervised nga pagkat-on usa ka teknik nga gigamit sa natad sa pag-ila sa imahe ug pagproseso sa sinultihan nga nagtugot sa pagkuha sa mga pattern ug istruktura nga gitago sa datos nga wala kinahanglana ang mga label o reference nga impormasyon. Kini nga pamaagi nahimong usa ka gamhanan kaayo nga himan sa natad sa artipisyal nga paniktik, tungod kay gitugotan niini ang mga sistema sa kompyuter nga makakat-on nga awtonomiya gikan sa daghang gidaghanon sa wala'y label nga datos.

Adunay lainlaing mga pamaagi sa pagkat-on nga wala gibantayan nga gigamit sa pag-ila sa imahe ug pagproseso sa sinultihan. Pipila sa labing gigamit mao ang clustering, dimensionality reduction ug feature generation. Sa kaso sa pag-ila sa imahe, kini nga mga teknik nagtugot sa parehas nga mga imahe nga ma-grupo sa mga kategorya o aron mahibal-an ang lahi nga mga bahin sa mga imahe. Sa pagproseso sa sinultihan, ang wala gibantayan nga pagkat-on mahimong magamit sa pagbahin ug pagklasipikar sa mga signal sa audio sa lainlaing mga kategorya.

Aron ipatuman ang , mas maayo nga mogamit sa mga himan ug librarya nga espesyalista sa artificial intelligence, sama sa TensorFlow o scikit-learn. Kini nga mga librarya naghatag ug gitakda nang daan nga mga algorithm nga nagpadali sa pagpatuman sa wala gibantayan nga mga pamaagi sa pagkat-on. Dugang pa, adunay daghang mga tutorial ug mga pananglitan sa online nga nagtugot pagkat-on matag lakang unsaon paggamit niini nga mga teknik sa praktikal nga mga kaso. Pinaagi sa paggamit niini nga mga himan ug mga kapanguhaan, posible nga makakuha og tukma ug episyente nga mga resulta sa pag-ila sa imahe ug pagproseso sa sinultihan.

13. Scalability ug efficiency sa Unsupervised Learning

Kini ang sukaranan nga mga aspeto nga tagdon aron masiguro ang kalampusan sa paggamit niini nga teknik. Samtang ang mga set sa datos motubo sa gidak-on ug pagkakomplikado, importante nga adunay mga pamaagi ug mga himan nga nagtugot kanato sa pagsulbad niini nga mga hagit. epektibo.

Aron makab-ot ang mas dako nga scalability sa Unsupervised Learning, mas maayo nga gamiton ang mga algorithm ug mga teknik nga makahimo sa pagtrabaho sa daghang mga volume sa datos. Pipila ka mga ehemplo sa scalable algorithms alang sa Unsupervised Learning mao ang MapReduce y Hadoop. Kini nga mga himan nagtugot kanimo sa pag-apod-apod sa pagproseso sa datos sa daghang mga node, nga nagpadali sa oras sa pagpatuman ug nagtugot kanimo sa pagtrabaho sa mas dagkong mga set sa datos.

Gawas pa sa paggamit sa mga scalable algorithm, importante usab nga ma-optimize ang kahusayan sa pagproseso sa datos. Aron makab-ot kini, girekomendar nga iproseso daan ang datos sa tukmang paagi sa dili pa gamiton ang Unsupervised Learning algorithm. Ang pipila ka kasagarang mga pamaagi sa preprocessing naglakip sa data normalization, outlier removal, ug dimensionality reduction. Gitugotan niini nga mga teknik ang pagwagtang sa kasaba ug pag-usab sa datos, nga sa baylo nagpauswag sa pagka-epektibo sa algorithm.

14. Bag-ong uso ug pag-uswag sa Unsupervised Learning

Sa natad sa Unsupervised Learning, ang mga bag-ong uso ug mga pag-uswag kanunay nga naobserbahan nga nagtugot kanamo sa pagpauswag sa proseso sa pag-analisar ug pagsabut sa daghang mga bulto sa datos nga wala kinahanglana nga mano-mano ang pagmarka sa matag sample.

Usa sa labing inila nga uso sa Unsupervised Learning mao ang paggamit sa grouping o clustering algorithms, nga nagtugot sa mga pattern ug mga grupo nga mailhan sulod sa data set. Kini nga mga algorithm naggamit sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina aron maklasipikar ang mga sampol sa lainlaing mga kategorya, aron dali nga masabtan ug makuha ang hinungdanon nga kasayuran.

Aron mapahimuslan kining bag-ong mga uso, importante nga tagdon ang pipila ka mga rekomendasyon. Una, mahinungdanon ang pagpili sa angay nga clustering algorithm base sa matang sa datos ug mga tumong sa pagtuki. Dugang pa, gitambagan nga iproseso ang datos sa dili pa i-apply ang algorithm, pagwagtang sa mga outlier, pag-normalize sa mga variable ug pagpili sa labing may kalabutan nga mga butang. Mapuslanon usab ang pagsuhid sa lain-laing mga parameter sa algorithm ug pagtimbang-timbang sa performance niini gamit ang metrics sama sa Silhouette o Calinski-Harabasz Index.

Sa konklusyon, ang unsupervised nga pagkat-on usa ka sanga sa pagkat-on sa makina nga nagtutok sa pagdiskubre sa mga tinago nga mga sumbanan ug istruktura sa datos nga wala’y giya sa mga nag-una nga label o kategorya. Pinaagi sa sopistikado nga mga algorithm, kini nga pamaagi nagtugot kanamo sa pagsuhid sa mga set sa datos nga walay mga pagdili, nga makapahimo sa pagdiskobre sa bililhong impormasyon ug usa ka lawom nga pagsabot sa datos.

Dili sama sa gibantayan nga pagkat-on, ang wala gibantayan nga pagkat-on wala magkinahanglan sa una nga pagdumala o usa ka gimarkahan nga set sa datos, nga naghimo niini nga labi ka mapuslanon nga pamaagi kung wala’y nauna nga kasayuran nga magamit bahin sa datos o kung gusto namon nga makit-an ang mga bag-ong uso o correlation sa among mga set sa datos.

Lakip sa labing komon nga mga teknik nga gigamit sa unsupervised learning mao ang clustering, dimensionality reduction, ug rule association. Kini nga mga pamaagi nagtugot kanamo sa pag-organisar ug paghanduraw sa datos nga mas epektibo, pag-ila sa susama nga mga grupo, pagpangita sa mga importante nga bahin, ug pagtukod og mga relasyon tali sa mga variable.

Ang wala mabantayan nga pagkat-on usa ka gamhanan nga himan alang sa pagtuki sa datos ug pagkuha sa kahibalo sa lainlaing natad, sama sa biology, ekonomiya, medisina, ug artificial intelligence. Pinaagi sa pagtugot kanamo sa pag-usisa ug pagdiskubre sa mga bililhon nga panabut sa daghang gidaghanon sa mga datos nga wala’y mga pagdili, kini nga pamaagi nagbag-o sa paagi sa among pagduol sa pagsabut ug pagtuki sa datos. sa kalibutan kasamtangan.

Sa laktud, ang walay pagdumala nga pagkat-on naghatag kanato ug kahigayonan sa pagdiskubre sa mga tinago nga mga sumbanan, istruktura ug relasyon sa datos, pagpalapad sa atong kahibalo ug paghatag kanato ug bililhong mga panabot sa lain-laing natad. Ingon nga usa sa mga sukaranan nga sanga sa pagkat-on sa makina, ang wala’y pagdumala nga pagkat-on nahimo nga usa ka hinungdanon nga himan alang sa bisan kinsa nga indibidwal o kompanya nga nagtinguha nga mapahimuslan ang ilang mga set sa datos ug makakuha usa ka bentaha sa kompetisyon sa kalibutan nga gipadagan sa datos karon.