ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਕਿ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ, ਲੁਕਵੇਂ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਗਿਆਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਗੈਰ-ਨਿਯਮਿਤ ਸਿੱਖਿਆ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ।
1. ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਖੋਜਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਰਫ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਦੋਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੇਬਲ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੂਰਵ ਧਾਰਨਾ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਲੜੀਵਾਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕ ਆਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਸਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਲਪਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸਲੀ ਰੂਪ. ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
2. ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਜਿਸਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਦੇ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਕਲਾਸਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਵੰਡ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਸਿਫਾਰਸ਼।
ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਆਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਯਾਮਤਾ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
3. ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਢੰਗ
ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜੋ ਪੁਰਾਣੇ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਾਂਗੇ।
Unsupervised Learning ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਜੋ ਸਮਾਨ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ k-ਮਤਲਬ o ਡੀਬੀਐਸਸੀਏਐਨ. ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਦੂਰੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹੇਠਲੇ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ.
ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਆਪਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਪੀਸੀਏ), ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। PCA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮੂਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਰੇਖਿਕ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
4. ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਕਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖੰਡਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਈ "ਸਹੀ" ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਨੁਕਸਾਨ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਘਾਟ ਵਿੱਚ ਪਿਆ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਜਾਣਿਆ-ਪਛਾਣਿਆ "ਸਹੀ" ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਂ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਦੇਸ਼ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨੁਕਸਾਨ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਤੀ ਇਸਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਆਊਟਲੀਅਰ, ਸ਼ੋਰ, ਜਾਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਬੇਸ਼ੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਵਿਕਲਪ।
5. ਤਕਨੀਕੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਤਕਨੀਕੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਇਸ ਦੀਆਂ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ:
1. ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦ ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
2. ਇਮੇਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡਣ ਲਈ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
3. ਅਨੌਮਲੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ: ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੌਮਲੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਵੀ ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਧਾਰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਨਿਯਮਿਤ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰਿਆਂ ਜਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਸੁਚੇਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਲ ਤਕਨੀਕੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਤੱਕ, ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
6. ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹਨ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ. ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸਿੱਖਿਆ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਦੇ ਉਲਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿੱਖਿਆ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਪੂਰਵ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਕੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।
ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਬਣਤਰਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਇਹ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਗਾਹਕ ਵੰਡ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ।
7. ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਹੈ:
1. ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਘਾਟ: ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿੱਥੇ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲਾ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ k- ਮਤਲਬ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ।
2. ਡੇਟਾ ਦੀ ਉੱਚ ਆਯਾਮ: ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀ ਉੱਚ ਅਯਾਮ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਪੀਸੀਏ) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
3. ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ: ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਤੀਜੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਜਾਂ ਅਨੌਮਲੀ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਹਰੇਕ ਕਲੱਸਟਰ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਅਰਥ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਈ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰੋ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜੋ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਜਾਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਬੰਧਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
8. ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਤਿਆਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਸਿਲੋਏਟ ਸਕੋਰ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੂਜੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, -1 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। 1 ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਆਪਣੇ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੈ, ਜੋ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ .
ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਕਨੀਕ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਅਸਲ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਐਡਜਸਟਡ ਰੈਂਡ ਇੰਡੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, 0 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। 1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਸੰਪੂਰਣ ਲੇਬਲ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
9. ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪੜਾਅ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਛਾਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਗੁੰਮ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਜਾਂ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮੱਧਮਾਨ ਜਾਂ ਮੱਧਮਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਂ ਗਲਤ ਮੁੱਲ।
ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਹੈ। ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕੋ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹੋਣ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕੋ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ-ਅਧਿਕਤਮ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਜ਼ੈੱਡ-ਸਕੋਰ ਸਧਾਰਣਕਰਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਣ।
10. ਅਨਸੂਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ
ਪੈਟਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਸਾਨੂੰ ਪੁਰਾਣੇ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕਵੇਂ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ।
ਪੈਟਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੜੀਵਾਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਕੇ-ਮੀਨਜ਼, ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਪੀਸੀਏ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਦੇ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ.
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੈਟਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਜਾਂ ਆਰ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਪੈਕੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
11. ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਪੀਸੀਏ) ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ. ਪੀਸੀਏ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਾਈਥਨ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਇਕ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਤਕਨੀਕ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਮੈਪਿੰਗ (t-SNE) ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। t-SNE ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਾਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ। PCA ਵਾਂਗ, t-SNE ਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਤੁਸੀਂ ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
12. ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ
ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਹਵਾਲਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਛੁਪੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਬਣ ਗਈ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਗੈਰ-ਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਹਨ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਯਾਮੀ ਕਮੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ। ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਮਾਨ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਪੀਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਡੀਓ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਜਾਂ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਸਿੱਖੋ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
13. ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
ਇਹ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਢੰਗ ਅਤੇ ਸਾਧਨ ਹੋਣ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ.
ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਸਕੇਲੇਬਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਮੈਪ ਰੀਡਿਊਸ y ਹਾਡੂਪ. ਇਹ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਨੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਕੇਲੇਬਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਆਮ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਬਾਹਰੀ ਹਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
14. ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ
ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ, ਕੁਝ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਚਿਤ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ, ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਲੌਏਟ ਜਾਂ ਕੈਲਿਨਸਕੀ-ਹਾਰਬਾਜ਼ ਇੰਡੈਕਸ ਵਰਗੀਆਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਵੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਲੇਬਲਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਸੂਝਵਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਪਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਪੂਰਵ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਜਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ, ਸਮਾਨ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਦਵਾਈ, ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਕੱਢਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ, ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਬਣਤਰਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਗਿਆਨ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਅਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਅਤੇ ਅੱਜ ਦੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਮੈਂ ਸੇਬੇਸਟਿਅਨ ਵਿਡਾਲ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ DIY ਬਾਰੇ ਭਾਵੁਕ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਦਾ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਹਾਂ tecnobits.com, ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।