ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವು ಯಂತ್ರಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು, ಗುಪ್ತ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದರ ಅನ್ವಯವು ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಉಂಟುಮಾಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಆಳವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

1. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪರಿಚಯ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಂತಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಬಯಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ. ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನೀವು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಯಸಿದಾಗ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಅಥವಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಡೇಟಾದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರಚನೆಯ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಶ್ರೇಣಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿವೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮತ್ತೊಂದು ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಆಯಾಮ ಕಡಿತ. ಈ ತಂತ್ರವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಆಯಾಮಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ರೂಪಆಯಾಮದ ಕಡಿತವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿರುವುದು ಇದರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಂತಲ್ಲದೆ, ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ, ಈ ವಿಧಾನವು ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಜನೆ, ದಾಖಲೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳಂತಹ ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಯಾಮ ಕಡಿತವು ಅನಗತ್ಯ ಅಥವಾ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂದ್ರೀಕೃತ ಅಥವಾ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರಚನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.

3. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು

4. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳು

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಹಲವಾರು ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಇದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಇದರ ಪ್ರಮುಖ ಅನುಕೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹೊಸ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಮಾಹಿತಿಯ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ಇದು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿರುವ "ಸರಿಯಾದ" ಉತ್ತರವಿಲ್ಲದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನಾನುಕೂಲಗಳೂ ಇವೆ. ಮುಖ್ಯ ಅನಾನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕೊರತೆ. ತಿಳಿದಿರುವ "ಸರಿಯಾದ" ಉತ್ತರವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಅನಾನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾಗೆ ಅದರ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳು, ಶಬ್ದ ಅಥವಾ ವಿರೂಪಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಬಹುದು, ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅನುಚಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದರ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಆಯ್ಕೆ.

5. ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

1. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಇದು ರೋಗಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪನ್ನ ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

2. ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಗಮನಾರ್ಹ ಅನ್ವಯವೆಂದರೆ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಗ್ರಹದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

3. ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ: ತಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಭದ್ರತೆಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಭದ್ರತಾ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಬೆದರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಘಟನೆಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯವರೆಗೆ, ಈ ತಂತ್ರವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

6. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿಈ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು aprendizaje no supervisado, ಇದು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಪೂರ್ವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಗುಪ್ತ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವತಃ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೊಂದಿದೆ.

ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಇದರಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲಸಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಆಯಾಮದ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಸೇರಿವೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇರುವ ವರ್ಗಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.

7. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ತೊಂದರೆಗಳು

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಕೆಳಗೆ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿವಾರಿಸುವುದು:

1. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಕೊರತೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಕೊರತೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಸವಾಲನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು k-ಮೀನ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಂತಹ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

2. ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಡೇಟಾವು ಅನೇಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಆಯಾಮದ ಕಡಿತವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (PCA) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

3. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂರನೇ ಸವಾಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಕಂಡುಬರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅಥವಾ ಅಸಂಗತತೆಯ ಅರ್ಥವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ, ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಹಾಗೆಯೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳೊಳಗಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂಬಂಧಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ.

8. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ವಿವಿಧ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳಿವೆ.

ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಲೂಯೆಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಒಂದು. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಇತರ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಒಂದು ಬಿಂದುವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿರುವ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು -1 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. 1 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಮೌಲ್ಯವು ಒಂದು ಬಿಂದುವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಂದ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ.

ಮತ್ತೊಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಬಾಹ್ಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಇದಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾದ ಲೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ತಿಳಿದಿರುವ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಲಾದ ರಾಂಡ್ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಇದು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಲೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. 1 ರ ಮೌಲ್ಯವು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಲೇಬಲ್ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

9. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ನೇರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಈ ವಿಭಾಗವು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯ. ಇದರಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು, ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಸೇರಿದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಲುಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆರೋಪಿಸಬಹುದು. ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಂತಹ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ದತ್ತಾಂಶ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ. ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಒಂದೇ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಅನೇಕ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ದತ್ತಾಂಶವು ಒಂದೇ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತವೆ. ಕನಿಷ್ಠ-ಗರಿಷ್ಠ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು z-ಸ್ಕೋರ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳಾಗಿ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು ಇದರಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.

10. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಪೂರ್ವ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗುಪ್ತ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಾವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು.

ಮಾದರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಪಿಸಿಎ) ಸೇರಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಇದು ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ನಂತರ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ scikit-learn ಅಥವಾ R ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾಡಬಹುದು.

11. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (PCA). ಈ ತಂತ್ರವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. PCA ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು, ಪೈಥಾನ್‌ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು scikit-learn ನಂತಹ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ, ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯಬಹುದು.

ಮತ್ತೊಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ರೇಖೀಯವಲ್ಲದ ಬಹುಆಯಾಮದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ (t-SNE). ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವಾಗ ಈ ತಂತ್ರವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. t-SNE ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೂ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ. PCA ನಂತೆ, ಪೈಥಾನ್‌ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು scikit-learn ನಂತಹ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು t-SNE ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳ ಮೂಲಕ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯಬಹುದು.

12. ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ವಿವಿಧ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕೆಲವು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆ. ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಶ್ರವಣ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು, ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಅಥವಾ ಸ್ಕೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನಂತಹ ವಿಶೇಷ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಹಲವಾರು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ. ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಕಲಿಯಿರಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.

13. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆ

ಈ ತಂತ್ರದ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಸಾಧಿಸಲು, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು MapReduce y Hadoopಈ ಉಪಕರಣಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬಹು ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ, ಬಾಹ್ಯ ತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಸೇರಿವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಪುನರುಕ್ತಿಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

14. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಗಳು

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಅದು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನೊಳಗಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತವೆ.

ಈ ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಕೆಲವು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು, ಹೊರಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೊದಲು, ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದವುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಿಲೂಯೆಟ್ ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಲಿನ್ಸ್ಕಿ-ಹರಾಬಾಸ್ ಸೂಚ್ಯಂಕದಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಹ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಮೊದಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ, ಈ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಪೂರ್ವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದು ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ ಮಾಹಿತಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಯಸಿದಾಗ ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ​​ನಿಯಮಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.

ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲದೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ವಿಧಾನವು ನಾವು ದತ್ತಾಂಶ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದೆ. ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು, ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಶಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಇಂದಿನ ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಕಂಪನಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.