ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် နယ်ပယ်တွင် အခြေခံကျသော နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု နှင့် စက်သင်ယူမှု။ အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာကို အားကိုးသည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု နှင့် မတူဘဲ ပြင်ပလမ်းညွှန်မှုမပါဘဲ ဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းအပေါ် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို အာရုံစိုက်သည်။ ဤစက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းသည် စက်များကို လွတ်လပ်စွာလေ့လာနိုင်ပြီး လျှို့ဝှက်ဆက်စပ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာတုံ့ပြန်ချက်မလိုအပ်ဘဲ တန်ဖိုးရှိသောအသိပညာကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်းနှင့် ၎င်း၏ အသုံးချပရိုဂရမ်သည် ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြင်းမှ လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာထုတ်လုပ်ခြင်းအထိ မတူကွဲပြားသောနယ်ပယ်များတွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုများကို မည်သို့တွန်းအားပေးခဲ့သည်ကို နက်နက်နဲနဲလေ့လာပါမည်။

1. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်းသဘောတရားကို မိတ်ဆက်ခြင်း။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမလိုအပ်ဘဲ ဒေတာအစုံတွင် လျှို့ဝှက်ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှု၏ အခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူခြင်းနှင့် မတူဘဲ၊ သင့်တွင် အလိုရှိသော ရလဒ်များနှင့်အတူ ထည့်သွင်းဒေတာတစ်ခု တပ်ဆင်ထားရာ၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုတွင် သင့်တွင် ထည့်သွင်းဒေတာသာရှိသည်။ အညွှန်းများ မရရှိနိုင်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ဒေတာများကြားတွင် တည်ဆောက်ပုံနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို စူးစမ်းလိုသည့်အခါတွင် ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါသည်။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းတွင် အသုံးအများဆုံးနည်းစနစ်တစ်ခုမှာ အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ မတူညီသော အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် အစုအဝေးများသို့ ဒေတာများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဒေတာကို အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ K-Means algorithm၊ hierarchical clustering နှင့် spectral clustering ကဲ့သို့သော မတူညီသော အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များ ရှိပါသည်။

ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတွင် အသုံးပြုသည့် အခြားသောနည်းပညာမှာ အတိုင်းအတာ လျှော့ချရေးဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် မူရင်းအချက်အလက်များကို တတ်နိုင်သမျှ ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဒေတာအတွင်းရှိ အတိုင်းအတာအရေအတွက်ကို လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာတစ်ခုလုံးကို မြင်ယောင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ခက်ခဲနိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် မြင့်မားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ အထူးသဖြင့် အသုံးဝင်သည်။ မူရင်းပုံသဏ္.ာန်Dimensionality လျှော့ချခြင်းသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရိုးရှင်းစေပြီး ဒေတာအတွင်းရှိ လျှို့ဝှက်ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

2. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်နှင့် လက္ခဏာများ

Unsupervised learning သည် နယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတုထောက်လှမ်းရေး စက်သင်ယူမှုပုံစံလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပြင်ပကြီးကြပ်ရေးမှူး၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု မလိုအပ်ဘဲ ၎င်းသည် ထူးခြားချက်ဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုနှင့် မတူဘဲ၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွက် အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အတန်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင် ဒေတာကို အညွှန်းတပ်မထားဘဲ မော်ဒယ်သည် လျှို့ဝှက်ထားသော ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ၎င်းကိုယ်တိုင် ရှာဖွေရပါမည်။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း၏ အဓိကလက္ခဏာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ အဲဒါကိုသုံးတယ် အညွှန်းတပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မရရှိနိုင်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ဒေတာတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည့်အခါ၊ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် သုံးစွဲသူများကို အပိုင်းခွဲခြင်း၊ စာရွက်စာတမ်းအစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်း၊ မမှန်မကန်သိရှိခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်ကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် အသုံးဝင်ပါသည်။

အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းအပါအဝင် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုနည်းစနစ် အမျိုးမျိုးရှိသည်။ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းသည် မလိုအပ်သော သို့မဟုတ် မသက်ဆိုင်သော အင်္ဂါရပ်များကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ဒေတာ၏ ပိုမိုကျစ်လစ်သော သို့မဟုတ် အကျဉ်းချုပ် ကိုယ်စားပြုမှုကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းနေချိန်တွင် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ အစုအဖွဲ့များ သို့မဟုတ် အစုအဝေးများအဖြစ် ဒေတာများကို အုပ်စုများ အစုလိုက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ပြုလုပ်ခြင်း။ ဤနည်းပညာများသည် ဒေတာ၏ အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီး ၎င်းမှ အသုံးဝင်သော အသိပညာကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။

3. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုတွင် အသုံးပြုသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နည်းလမ်းများ

4. ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ အားသာချက်များနှင့်အားနည်းချက်များကို ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများတွင် ဤနည်းပညာကို အသုံးပြုသည့်အခါ မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်။ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ အညွှန်းများ သို့မဟုတ် ပြင်ပကိုးကားစရာမလိုအပ်ဘဲ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ဝှက်ထားသောပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်၊ အပိုင်းပိုင်းဒေတာများ သို့မဟုတ် ပိုမိုကျစ်လစ်သောကိုယ်စားပြုမှုများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အသစ်သောတန်ဖိုးရှိသော အချက်အလက်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် ယခင်က သိထားသော "မှန်ကန်သော" အဖြေမရှိသော အခြေအနေများတွင် အလွန်အသုံးဝင်ပြီး စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းနှင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာစေပါသည်။

သို့သော်လည်း ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေသော အားနည်းချက်များလည်း ရှိပါသည်။ အဓိက အားနည်းချက်မှာ သင်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ထိန်းချုပ်မှုနှင့် ကြီးကြပ်မှု ကင်းမဲ့ခြင်း တို့ဖြစ်သည်။ "မှန်ကန်သော" အဖြေကို မသိသောကြောင့်၊ ရရှိသောရလဒ်များသည် အသုံးဝင်သော သို့မဟုတ် လက်ထဲတွင်ရှိနေသည့် ပြဿနာနှင့် သက်ဆိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ ထို့အပြင်၊ algorithm ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ရန် objective metrics များမရှိခြင်းကြောင့်ရလဒ်များကိုဘာသာပြန်ဆိုရာတွင်ပိုမိုခက်ခဲနိုင်သည်။

ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ကြားမှု၏နောက်ထပ်အားနည်းချက်မှာ ဒေတာထည့်သွင်းရန် အာရုံခံနိုင်စွမ်းရှိသည်။ ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာရှိ အစွန်းများ၊ ဆူညံမှုများ သို့မဟုတ် ပုံပျက်ခြင်းများကြောင့် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပြီး မမှန်ကန်သော သို့မဟုတ် မသင့်လျော်သော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထည့်သွင်းဒေတာကို ဂရုတစိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဤပြဿနာများကို လျော့ပါးစေရန် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲခြင်းမရှိသော သင်ယူခြင်းသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို သတိထားရန်နှင့် ဂရုတစိုက် စဉ်းစားရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ အကောင်းဆုံး သီးခြားပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်ရွေးချယ်မှု။

5. နည်းပညာနယ်ပယ်တွင် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှု နမူနာများ

နည်းပညာနယ်ပယ်တွင်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုသည် အမျိုးမျိုးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ အောက်တွင် ဤနည်းပညာကို နည်းပညာနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ခိုင်မာသော ဥပမာများဖြစ်သည်။

1. ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် လျှို့ဝှက်ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင်၊ ရောဂါများစောစီးစွာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း သို့မဟုတ် ပစ်မှတ်ထားသောကျန်းမာရေးအစီအစဉ်များအတွက် လူဦးရေအပိုင်းခွဲခြင်းတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အလားတူလက္ခဏာရှိသောလူနာအုပ်စုများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသောအစုလိုက်အဖွဲ့ကို အသုံးချနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အင်ဂျင်နီယာနယ်ပယ်တွင်၊ ထုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်မှု သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

2. ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း- ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု၏ နောက်ထပ်ထင်ရှားသော အပလီကေးရှင်းမှာ ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်မထားသော အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပုံတစ်ပုံအား ကွဲပြားသော ဒေသများအဖြစ် အလိုအလျောက် ပိုင်းခြားရန် သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံအစုအဝေးတွင် အလားတူအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာအမြင်၊ စက်ရုပ်များ၊ သို့မဟုတ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။

3. ပုံမှန်မဟုတ်သော ထောက်လှမ်းခြင်း- ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကို နည်းပညာစနစ်များတွင် ကွဲလွဲစွာရှာဖွေခြင်းအတွက်လည်း အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်မှုလုပ်ငန်း လုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များ သို့မဟုတ် လုံခြုံရေးကွန်ရက်များတွင် ပုံမှန်မဟုတ်သော အပြုအမူများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြီးကြပ်မထားသော ကွဲလွဲမှားနေသော ထောက်လှမ်းခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ၎င်းက ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ခြိမ်းခြောက်မှုများ သို့မဟုတ် အဖြစ်အပျက်များကို အလိုအလျောက်နှင့် စောစီးစွာ သတိပေးနိုင်စေပါသည်။

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင် နည်းပညာနယ်ပယ်တွင် အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာရှိသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်းအထိ၊ ဤနည်းပညာသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် စွယ်စုံရအသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြပါသည်။ လျှို့ဝှက်ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခြင်းနှင့် တံဆိပ်မကပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းသည် ကြီးမားသောဒေတာခေတ်တွင် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းအား အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

6. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုနှင့် အခြားသော စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်းများကြား ကွာခြားချက်များ

စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် အသုံးပြုသည့် ကွဲပြားခြားနားသော ပါရာဒိုင်းများရှိသည်။ ထိရောက်စွာဤအစီအစဥ်များအနက်မှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုသော့ချက်ကဏ္ဍများစွာတွင် အခြားသောချဉ်းကပ်မှုများနှင့် ကွဲပြားသည်။

ပထမဆုံးအနေနဲ့ မကြိုက်ပါဘူး။ ကြီးကြပ်သင်ကြားခြင်း။မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် အထွက်နမူနာများ ရရှိနိုင်ပါက၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုသည် အဖြေမှန်ကိုညွှန်ပြရန် ကြိုတင်အချက်အလက်များ ကင်းမဲ့နေပါသည်။ ယင်းအစား၊ algorithm သည် ဒေတာအတွင်းရှိ ပုံစံများ သို့မဟုတ် လျှို့ဝှက်တည်ဆောက်ပုံများကို ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ရှာဖွေရန် တာဝန်ရှိသည်။

နောက်ထပ်အရေးကြီးတဲ့ ခြားနားချက်တစ်ခုကိုလည်း အဲဒီထဲမှာ တွေ့နိုင်ပါတယ်။ လုပ်ဆောင်ရမည့်တာဝန်ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုသည် ထည့်သွင်းဒေတာမှ တိကျသောထွက်ရှိမှုကို ခန့်မှန်းရန် ကြိုးစားနေသော်လည်း ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှု၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ ၎င်းတို့ကို ကြိုတင်သိရှိခြင်းမရှိဘဲ ဒေတာရှိ အုပ်စုများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာအချို့တွင် အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူခြင်းသည် တံဆိပ်တပ်ထားသော နမူနာများ မရရှိနိုင်ခြင်းနှင့် ဒေတာတွင်ပါရှိသော အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ကြိုတင်သိရှိခြင်း မရှိသည့် ကိစ္စများတွင် အသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသောနည်းပညာများဖြင့်၊ ဤပါရာဒိုင်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဖောက်သည်ခွဲဝေမှုနှင့် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် အမျိုးမျိုးသောအပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးဝင်နိုင်သည့် ဒေတာရှိ လျှို့ဝှက်ပုံစံများနှင့် အစုအဝေးများကို ဖော်ထုတ်ရန် ရှာဖွေသည်။

7. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုတွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အခက်အခဲများ

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များတွင် ဤနည်းပညာကို အသုံးပြုသည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးသည့် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အခက်အခဲများစွာကို တင်ပြပါသည်။ အောက်ပါတို့သည် အဖြစ်များဆုံးသော စိန်ခေါ်မှုအချို့နှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ကျော်လွှားရမည်နည်း။

1. ဒေတာတွင် အညွှန်းများမရှိခြင်း- ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ဒေတာများတွင် အညွှန်းများမရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုနှင့် မတူဘဲ အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာသည် အဖြေမှန်ကို ညွှန်ပြသည့်နေရာတွင်၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုတွင် ဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲခြားထားခြင်းမရှိပါ။ ၎င်းသည် ရလဒ်များကို အကဲဖြတ်ရန် ခက်ခဲစေပြီး အဓိပ္ပာယ်လွဲမှားမှုများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုကိုကျော်လွှားရန်အတွက် k-means algorithm ကဲ့သို့သော အစုလိုက်အပြုံလိုက်နည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ ဒေတာကို အလားတူအမျိုးအစားများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ကာ ၎င်းတို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

2. ဒေတာ၏ မြင့်မားသော အတိုင်းအတာ- ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတွင် ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသည့် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမှာ အမြင့်ဘက်မြင် ဒေတာအစုံများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာတွင် ကိန်းရှင်များ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များစွာရှိသောအခါ၊ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ပုံစံများ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ ဒေတာအစုမှ အသက်ဆိုင်ဆုံးနှင့် ရှင်းပြနိုင်သော ကိန်းရှင်များကို ရွေးချယ်ခွင့်ပြုသည့် Principal Component Analysis (PCA) ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချရန် အကြံပြုထားသည်။

3. ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း- ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း၏ တတိယစိန်ခေါ်မှုမှာ ရလဒ်များ၏အနက်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။ အစုလိုက်အပြုံလိုက် သို့မဟုတ် ကွဲလွဲမှုရှာဖွေခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးပြုသောအခါ၊ တွေ့ရှိသောအစုတစ်ခုစီ၏အဓိပ္ပာယ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်ခက်ခဲနိုင်သည်။ ဒီပြproblemနာကိုဖြေရှင်းရလဒ်များကို ဂရပ်များနှင့် ပုံဖော်ခြင်းများကို အသုံးပြုကာ အမြင်အာရုံဖြင့် စူးစမ်းလေ့လာရန်နှင့် အစုအဖွဲ့များအတွင်း ဖြစ်နိုင်သော ဆက်ဆံရေး သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အကြံပြုထားသည်။

8. ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းဖြင့် ရရှိသောရလဒ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်း။

ထုတ်လုပ်လိုက်သော မော်ဒယ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် အရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ algorithms များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာနိုင်ပြီး မတူညီသော မော်ဒယ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ခွင့်ပြုသည့် မက်ထရစ်များနှင့် နည်းစနစ်များစွာ ရှိပါသည်။

အစုလိုက်ရလဒ်များကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးအများဆုံး မက်ထရစ်များထဲမှ တစ်ခုမှာ Silhouette Score ဖြစ်သည်။ ဤမက်ထရစ်သည် အခြားအစုအစည်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် အစုအဝေး၏ တူညီမှုကို တွက်ချက်ပြီး -1 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးကို ထုတ်ပေးပါသည်။ 1 နှင့် နီးစပ်သော တန်ဖိုးသည် အမှတ်တစ်ခုသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အစုအဝေးနှင့် နီးစပ်ပြီး နှစ်သက်ဖွယ်ကောင်းသော အခြားအစုအဝေးများမှ ညွှန်ပြသည်။

အခြားအကဲဖြတ်ခြင်းနည်းလမ်းမှာ မော်ဒယ်၏ထွက်ရှိမှုကို အမှန်တကယ်အညွှန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် လူသိများသောတံဆိပ်များ၏ ဒေတာအတွဲတစ်ခု လိုအပ်သော ပြင်ပအတည်ပြုခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် ယေဘူယျနည်းလမ်းမှာ မော်ဒယ်မှထုတ်လုပ်သော အစုအဝေးများကို သိရှိထားသောတံဆိပ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး 0 နှင့် 1 အကြားတန်ဖိုးကို ဖန်တီးပေးသည့် ချိန်ညှိထားသော Rand အညွှန်းကိန်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ 1 တန်ဖိုးသည် ပြီးပြည့်စုံသော အညွှန်းတာဝန်ကို ညွှန်ပြသည်။

9. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုတွင် ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။

ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအဆင့်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ရရှိသောရလဒ်များ၏ အရည်အသွေးအပေါ် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိပါသည်။ ဤကဏ္ဍသည် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာကို စနစ်တကျ ကြိုတင်စီမံရန် လိုအပ်သည့် အဆင့်များကို အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။

ပထမဦးစွာ Data Cleaning လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများကို ဖယ်ရှားခြင်း၊ အမှားများကို ပြုပြင်ခြင်း၊ မသက်ဆိုင်သော ကိန်းရှင်များကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် ပြင်ပအရာများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဖော်ထုတ်ပြီးသည်နှင့် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများပါရှိသော အတန်းများ သို့မဟုတ် ကော်လံများကို ဖျက်ပစ်နိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ဆိုလိုသည် သို့မဟုတ် အလယ်အလတ်ကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ သတ်မှတ်နိုင်သည်။ အပိုင်းအခြားပြင်ပ သို့မဟုတ် မမှန်သောတန်ဖိုးများကဲ့သို့သော ဒေတာများတွင် အမှားများကို ပြင်ရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။

ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအဆင့်မှာ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ Normalization တွင် ကိန်းရှင်အားလုံးသည် တူညီသောစကေးပေါ်တွင် ရှိနေစေရန် ဒေတာကို အတိုင်းအတာ ချဲ့ထွင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များစွာက ဒေတာသည် တူညီသောစကေးပေါ်တွင် ရှိနေသည်ဟု ယူဆသောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ min-max normalization နှင့် z-score normalization ကဲ့သို့သော ကွဲပြားခြားနားသော ပုံမှန်ဖြစ်အောင်လုပ်နည်းများ ရှိပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အချို့ကိစ္စများတွင်၊ algorithms များနှင့်အလုပ်လုပ်နိုင်စေရန်အတွက် categorical variable များကို numerical variable များအဖြစ် encode လုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

10. ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော သင်ယူမှုတွင် ပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာစုဖွဲ့ခြင်း

ပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာစုဖွဲ့ခြင်းသည် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အဓိကနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကြိုတင်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများမလိုအပ်ဘဲ ဒေတာအတွဲများတွင် လျှို့ဝှက်ဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေနိုင်စေပါသည်။ ဤပို့စ်တွင်၊ ဤအမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် မတူညီသောနည်းလမ်းများနှင့် ကိရိယာများကို ရှာဖွေမည်ဖြစ်ပြီး ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ချဉ်းကပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။ ခြေလှမ်းတို့ကခြေလှမ်း ပြtheနာကိုဖြေရှင်းဖို့။

ပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာစုဖွဲ့ခြင်းတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာများစွာရှိသည်။ အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းအချို့တွင် အထက်အောက် အစုလိုက်အပြုံလိုက်၊ k-အဓိပ္ပာယ်နှင့် အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (PCA) တို့ ပါဝင်သည်။ ဤနည်းလမ်းတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ ရှိသောကြောင့် မည်သည့်အရာသည် သင့်အခြေအနေအတွက် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

စတင်ရန်၊ ပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာကို စနစ်တကျ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဒေတာပြင်ဆင်ပြီးသည်နှင့်၊ အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ၎င်းကို Python တွင် scikit-learn သို့မဟုတ် R ရှိ Clustering package ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

11. ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင် ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ကိုယ်စားပြုခြင်းနည်းပညာများ

ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုတွင်၊ အဓိကလုပ်ဆောင်ရမည့်တာဝန်တစ်ခုမှာ ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ကိုယ်စားပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် ဒေတာအတွဲများတွင် ပါရှိသည့် ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။ အောက်တွင် ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သော နည်းပညာနှင့် ကိရိယာအချို့ဖြစ်သည်။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင် ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းအတွက် အသုံးအများဆုံးနည်းစနစ်တစ်ခုမှာ အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (PCA) ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် အချက်အလက်များကို တတ်နိုင်သမျှ ထိန်းသိမ်းထားချိန်တွင် ဒေတာကို အတိုင်းအတာအတွင်း လျှော့ချနိုင်စေပါသည်။ PCA ကိုအသုံးပြုရန်၊ Python နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ သင်ခန်းစာများနှင့် လက်တွေ့နမူနာများမှတစ်ဆင့်၊ သင်သည် ဤနည်းပညာကို အကောင်အထည်ဖော်နည်းကို လေ့လာနိုင်ပြီး ရရှိသောရလဒ်များကို မြင်ယောင်နိုင်သည်။

နောက်ထပ်အသုံးဝင်သောနည်းလမ်းမှာ nonlinear multidimensional mapping (t-SNE) ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် မြင့်မားသော အဘက်ဘက်မှ ဒေတာများကို မြင်ယောင်သည့်အခါတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ t-SNE သည် ၎င်းတို့ကြားရှိ တူညီသောဆက်ဆံရေးများကို ထိန်းသိမ်းထားရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် data instance တစ်ခုစီအတွက် two-dimensional space တစ်ခုစီကို သတ်မှတ်ပေးသည်။ PCA ကဲ့သို့ပင်၊ t-SNE ကို Python နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များကဲ့သို့ ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ ဥပမာများနှင့် အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်ချက်များမှတစ်ဆင့်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင် ဤဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုနည်းကို သင်လေ့လာနိုင်ပါသည်။

12. ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စကားပြောလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စကားပြောလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အညွှန်းများ သို့မဟုတ် ကိုးကားချက်အချက်အလက်များကို မလိုအပ်ဘဲ ဒေတာများတွင် လျှို့ဝှက်ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ထုတ်ယူခွင့်ပြုသည်။ ဤနည်းစနစ်သည် အလွန်အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ဉာဏ်ရည်တုတံဆိပ်မပါသော ဒေတာအမြောက်အမြားမှ ကွန်ပျူတာစနစ်များကို အလိုအလျောက် သင်ယူနိုင်စေသောကြောင့်၊

ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်းနှင့် စကားပြောလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုနည်းစနစ်အမျိုးမျိုးရှိသည်။ အသုံးအများဆုံးအချို့မှာ အစုလိုက်အပြုံလိုက်၊ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်မျိုးဆက်များဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုတွင်၊ ဤနည်းပညာများသည် အလားတူပုံများကို အမျိုးအစားများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ရန် သို့မဟုတ် ပုံများအတွင်း ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ စကားပြောလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို အသံအချက်ပြမှုများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန်နှင့် အမျိုးအစားခွဲရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

၎င်းကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် TensorFlow သို့မဟုတ် scikit-learn ကဲ့သို့သော အထူးပြုဉာဏ်ရည်တုကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုလိုပါသည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ကြားရေးနည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ သင်ဤသို့လုပ်ဆောင်ရန်ခွင့်ပြုသည့်အွန်လိုင်းသင်ခန်းစာများနှင့်ဥပမာများစွာရှိသည်။ တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့် လေ့လာပါ။ ဒီနည်းပညာတွေကို လက်တွေ့ကျကျ ဘယ်လိုအသုံးချမလဲ။ ဤကိရိယာများနှင့် အရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စကားပြောလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် တိကျပြီး ထိရောက်သောရလဒ်များကို ရရှိနိုင်သည်။

13. ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင် အတိုင်းအတာနှင့် ထိရောက်မှု

ဤနည်းပညာကို အောင်မြင်စေရန်အတွက် ဤအရာများသည် အခြေခံကျသော ရှုထောင့်များဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံများသည် အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုများ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းများနှင့် ကိရိယာများ ရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထိရောက်စွာ.

ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော သင်ယူမှုတွင် ပိုမိုကြီးမားသော အရွယ်အစားရရှိစေရန်၊ ဒေတာပမာဏများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် algorithms နှင့် နည်းပညာများကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုလိုပါသည်။ ဥပမာအချို့ ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော သင်ယူခြင်းအတွက် အရွယ်တင်နိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ Rရာဝတီ y Hadoopဤတူးလ်များသည် ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်မှုကို node အများအပြားတွင် ဖြန့်ဝေရန်၊ လုပ်ဆောင်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး ပိုမိုကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

အရွယ်တင်နိုင်သော အယ်ဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းအပြင် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိရောက်မှုကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းကိုအောင်မြင်ရန်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာကို စနစ်တကျ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန် အကြံပြုထားသည်။ အချို့သော ဘုံကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများတွင် ဒေတာပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အစွန်းထွက်ခြင်းကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် ဒေတာများတွင် ဆူညံမှုနှင့် ထပ်နေသောဖြစ်ခြင်းကို ဖယ်ရှားပေးကာ အယ်လဂိုရီသမ်၏ ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေသည်။

14. ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအသစ်များနှင့် တိုးတက်မှုများ

ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ နမူနာတစ်ခုစီကို ကိုယ်တိုင်တံဆိပ်တပ်ရန်မလိုအပ်ဘဲ ဒေတာအများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးတက်စေမည့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအသစ်များနှင့် တိုးတက်မှုများကို အဆက်မပြတ်လေ့လာတွေ့ရှိလျက်ရှိသည်။

ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော သင်ယူမှုတွင် အထင်ရှားဆုံးသော လမ်းကြောင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ ဒေတာအစုံလိုက်အတွင်း ပုံစံများနှင့် အုပ်စုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် အစုလိုက်အယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များသည် နမူနာများကို အမျိုးအစားများခွဲခြားရန်၊ နားလည်မှုနှင့် အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုပါသည်။

ဤခေတ်ရေစီးကြောင်းအသစ်များကို အကောင်းဆုံးအသုံးချရန် အကြံပြုချက်အချို့ကို မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာအမျိုးအစားနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သော အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ algorithm ကိုအသုံးမပြုမီ၊ outliers များကိုဖယ်ရှားရန်၊ variables များကိုပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် သက်ဆိုင်ရာအရာများကိုရွေးချယ်ခြင်းမပြုမီ ဒေတာကိုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ရန်အကြံပြုလိုပါသည်။ Silhouette သို့မဟုတ် Calinski-Harabasz Index ကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များဖြင့် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်လည်း အသုံးဝင်ပါသည်။

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုသည် ယခင်ရှိပြီးသား အညွှန်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများ လမ်းညွှန်မှုမပါဘဲ ဒေတာရှိ လျှို့ဝှက်ပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ဖော်ထုတ်ရန် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှု၏ အကိုင်းအခက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့်၊ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကန့်သတ်ချက်များမရှိဘဲ ဒေတာအစုံများကို ရှာဖွေနိုင်စေပြီး အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ကာ ဒေတာကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။

ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုနှင့် မတူဘဲ၊ ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုသည် ကြိုတင်ကြီးကြပ်မှု သို့မဟုတ် အညွှန်းတပ်ထားသည့် ဒေတာအတွဲကို မလိုအပ်ဘဲ၊ ဒေတာနှင့်ပတ်သက်သည့် ကြိုတင်အချက်အလက်များ မရရှိနိုင်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွဲများတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအသစ်များ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုများကို ရှာဖွေလိုသည့်အခါတွင် အလွန်အသုံးဝင်သောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။

ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော သင်ယူမှုတွင် အသုံးပြုသည့် အသုံးအများဆုံးနည်းစနစ်များထဲတွင် အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်း၊ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းနှင့် အသင်းအဖွဲ့စည်းမျဉ်းများ။ ဤနည်းလမ်းများသည် ဒေတာများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ စုစည်းပြီး မြင်ယောင်နိုင်စေရန်၊ အလားတူအဖွဲ့များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေရန်နှင့် ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်ဆံရေးကို ထူထောင်နိုင်စေပါသည်။

ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်းသည် ဇီဝဗေဒ၊ စီးပွားရေး၊ ဆေးပညာနှင့် ဉာဏ်ရည်တု အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အသိပညာ ထုတ်ယူခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတားအဆီးမရှိ ဒေတာအမြောက်အမြားတွင် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စူးစမ်းရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်စေခြင်းဖြင့်၊ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဒေတာနားလည်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုချဉ်းကပ်နည်းကို ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။ ကမ်ဘာပျေါတှငျ လက်ရှိ

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒေတာရှိ လျှို့ဝှက်ပုံစံများ၊ တည်ဆောက်ပုံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အသိပညာကို ချဲ့ထွင်ရန်နှင့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် အခွင့်အရေးပေးပါသည်။ စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံအကိုင်းအခက်များထဲမှ တစ်ခုအနေဖြင့်၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအစုံအလင်ကို အများဆုံးအသုံးပြုကာ ယနေ့ခေတ်ဒေတာမောင်းနှင်သောကမ္ဘာတွင် အပြိုင်အဆိုင်အသာစီးရရှိရန် ရှာဖွေနေသည့် လူတစ်ဦးချင်း သို့မဟုတ် ကုမ္ပဏီအတွက် မရှိမဖြစ်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။