O le a le a'oa'oga e le'i va'aia?

O le a'oa'oina e le'i va'aia ose metotia fa'avae i totonu o le fanua o le atamai fa'apitoa ma a'oa'oga masini. E le pei o le vaavaaia o aʻoaʻoga, e faʻalagolago i faʻamaumauga faʻamaufaʻailoga, aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia e taulaʻi i le mauaina o mamanu ma fausaga i seti faʻamaumauga e aunoa ma se taʻiala mai fafo. O lenei auala e a'oa'o ai masini e mafai ai e masini ona a'oa'o tuto'atasi, fa'ailoa fa'atasiga natia, ma fa'atupuina le malamalama taua e aunoa ma le mana'omia o ni fa'amatalaga manino. I totonu o lenei tusiga, o le a tatou suʻesuʻeina loloto poʻo le a le aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia ma pe faʻafefea ona faʻatupuina le alualu i luma o lona faʻaogaina i vaega eseese, mai le faʻavasegaina o faʻamaumauga e faʻaalia ai le faʻapipiʻiina ma le gaosiga o mea.

1. Fa'atomuaga ile manatu ole a'oa'oga e le'i va'aia

O le a'oa'oina e le'i va'aia o se lala o le a'oa'oina o masini e taula'i i le su'eina o mamanu po'o fausaga natia i se seti fa'amaumauga e aunoa ma le mana'omia o fa'ailoga po'o vaega. E le pei o le va'ava'aia o a'oa'oga, o lo'o iai sau seti o fa'amaumauga e tu'uina atu fa'atasi ai ma mea e mana'omia, i a'oa'oga e le'i va'aia, e na'o fa'amatalaga e tu'uina atu. O lenei faiga e faʻaaogaina pe a le maua faʻailoga poʻo pe a e manaʻo e suʻesuʻe le fausaga ma sootaga i le va o faʻamaumauga i se auala e leʻi fuafuaina.

O se tasi o auala sili ona taatele i aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia o le faʻavasegaina poʻo le faʻapipiʻiina. O lenei metotia e faʻamoemoe e faʻapipiʻi faʻamaumauga i vaega eseese poʻo fuifui e faʻatatau i lo latou tutusa. E ala i le faʻavasegaina o faʻamaumauga, e mafai ona tatou maua faʻamatalaga e uiga i le faʻavaeina o faʻamaumauga ma maua ai sootaga i le va oi latou. O lo'o i ai fa'avasegaga fa'aputuga eseese, e pei ole K-Means algorithm, fa'apipi'i fa'asologa, ma fa'aputuga fa'apitoa, ma isi.

O le isi metotia e fa'aaogaina i a'oa'oga e le'i va'aia o le fa'aitiitiga fa'aitiitiga. O lenei metotia e faʻamoemoe e faʻaitiitia le numera o fua o faʻamaumauga, aʻo faʻatumauina le tele o faʻamatalaga muamua e mafai. E sili ona aoga lenei mea pe a galue i faʻamaumauga maualuga, aua e mafai ona faigata ona vaʻavaʻai ma auʻiliʻili faʻamaumauga i lona atoaga. foliga muamua. Fa'aitiitiga fa'aitiitiga e mafai ona fesoasoani e fa'afaigofie le su'esu'eina o fa'amaumauga ma fa'afaigofie ona iloa fa'asologa po'o fausaga o lo'o natia i totonu.

2. Fa'amatalaga ma uiga ole a'oa'oga e le'i va'aia

O le a'oa'oina e le'i va'aia o se metotia fa'aaogaina i le matata o atamai fa'apitoa lea e faʻaalia e le manaʻomia le faʻaogaina o se supavaisa fafo i le taimi o le aʻoaʻoga o le faʻataʻitaʻiga aʻoaʻoga masini. E le pei o le vaavaaia o aʻoaʻoga, pe a tuʻuina atu igoa poʻo vasega i faʻamatalaga o aʻoaʻoga, i le aʻoaʻoina e leʻi vaʻaia e le faʻailogaina faʻamaumauga ma e tatau i le faʻataʻitaʻiga ona maua na o ia lava mamanu poʻo fausaga natia.

O se tasi o uiga autu o le le vaavaaia o le aoaoina o le o loʻo faʻaaogaina pe a le maua fa'amaumauga fa'aa'oa'oga fa'ailoga po'o le taimi e sa'ili ai e su'esu'e ma maua fa'amatalaga fou i fa'amaumauga. O lenei faiga e aoga i le tele o talosaga, e pei o le vaevaega o tagata faatau, faʻapipiʻiina o pepa, suʻesuʻeina o anomaly, ma fautuaga o oloa.

O lo'o i ai auala eseese a'oa'oga e le'i va'aia, fa'atasi ai ma le tu'ufa'atasiga ma le fa'aitiitiga fa'aitiitiga e matilatila ai. Tu'ufa'atasi o fa'amaumauga i ni seti po'o fuifui e fa'atatau i lo latou tutusa, a'o fa'aitiitiga fa'aitiitiga e saili ai se fa'ata'ita'iga sili atu pe fa'a'oto'oto o fa'amaumauga, fa'ate'a'ese'esega fa'aletonu pe le talafeagai. O nei metotia e mafai ai ona tatou maua le faʻavae o loʻo i totonu o faʻamaumauga ma maua mai ai le malamalama aoga mai ai.

3. Algorithms ma metotia o lo'o fa'aogaina i le le va'aia o le a'oa'oina

4. Itu lelei ma le le lelei o le le vaavaaia o le aʻoaʻoina

O aʻoaʻoga e le vaʻaia e ofoina atu le tele lelei ma mea leaga lea e taua le teu i lou mafaufau pe a faʻaogaina lenei metotia i le atamai faʻapitoa ma faʻafitauli aʻoaʻoga masini. O se tasi o faʻamanuiaga autu o lona mafai lea ona maua mamanu natia ma fausaga i faʻamaumauga tetele e aunoa ma le manaʻomia o faʻailoga poʻo faʻamatalaga fafo. Ole mea lea e fa'atagaina ai le mauaina o fa'amatalaga fou ma taua e mafai ona fa'aoga e fai ai fa'ai'uga, fa'avasegaina fa'amaumauga po'o le fa'atupuina o fa'amatalaga sili atu. E le gata i lea, o le aʻoaʻoina e leʻi vaʻaia e matua aoga tele i tulaga e leai se tali "saʻo" na iloa muamua, ma avea ai ma meafaigaluega malosi i suʻesuʻega ma suʻesuʻega galuega.

Ae ui i lea, e iai foʻi mea le lelei e fesoʻotaʻi ma aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia. O le fa'aletonu autu o lo'o taoto i le leai o se fa'atonuga ma le va'ava'aiga i le taimi o le a'oa'oga. Talu ai e leai se tali "sa'o" e iloa, o fa'ai'uga na maua e ono le aoga pe talafeagai i le fa'afitauli o lo'o i ai. E le gata i lea, o le faʻamatalaina o taunuuga atonu e sili atu ona faigata ona o le leai o ni fua faʻatatau e iloilo ai le faʻatinoga o algorithm.

O le isi fa'aletonu o a'oa'oga e le'i va'aia o lona ma'ale'ale i fa'amaumauga tu'ufa'atasi. Algoritimi a'oa'oga masini e le'i va'aia e mafai ona a'afia i fa'amatalaga, pisa, po'o fa'alavelave i fa'amaumauga, lea e ono o'o atu ai i fa'ai'uga le sa'o pe le talafeagai. E taua tele le fa'atinoina o su'esu'ega ma le toto'a o fa'amaumauga tu'ufa'atasi ma fa'aoga auala e fa'agasolo ai muamua e fa'aitiitia ai nei fa'afitauli. I le aotelega, e ui lava o aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia e ofoina atu le tele o mea lelei, e taua foi le nofouta i ona tapulaʻa ma mafaufau lelei pe O le mea sili lea filifiliga mo le fa'afitauli fa'apitoa o lo'o fa'atalanoaina.

5. Fa'ata'ita'iga o le fa'aogaina o le A'oa'oga Le'i Va'aia ile matata fa'apitoa

I le tulaga faʻapitoa, Unsupervised Learning ua faʻamaonia e avea o se meafaigaluega taua mo faʻaoga eseese. Lalo, o faʻataʻitaʻiga faʻapitoa o le faʻaogaina o lenei metotia i vaega faʻapitoa eseese o le a tuʻuina atu:

1. Su'esu'ega Fa'amatalaga: A'oa'oga e le'i va'aia e fa'aaogaina lautele i su'esu'ega fa'amaumauga e su'e ai mamanu natia ma mafutaga i fa'amaumauga tetele. Mo se faʻataʻitaʻiga, i totonu o le falemaʻi soifua maloloina, e mafai ona faʻaogaina le faʻapipiʻiina e leʻi vaʻaia e iloa ai vaega o tagata mamaʻi e tutusa uiga, e mafai ona fesoasoani i le vave iloa o faʻamaʻi poʻo le vaeluaga o tagata mo polokalame faʻapitoa. E le gata i lea, i le tulaga o inisinia, e mafai ona faʻaogaina auʻiliʻiliga e leʻi vaʻaia e faʻamaonia ai faiga i le gaosiga o oloa poʻo le gaosiga o gaosiga.

2. Fa'asologa o Ata: O le isi fa'aoga iloga ole a'oa'oga e le'i va'aia ole fa'aogaina o ata. Mo se faʻataʻitaʻiga, e mafai ona faʻaogaina algorithms faʻapipiʻi e leʻi vaʻaia e faʻapipiʻi otometi se ata i vaega maʻoti pe faʻailoa mea tutusa i se aofaʻi o ata. E sili ona aoga lenei mea i vaega e pei o le komepiuta va'ai, robotics po'o su'esu'ega ata fa'afoma'i.

3. Su'esu'eina o Anomaly: A'oa'oga e le'i va'aia e fa'aogaina fo'i mo le su'esu'eina o anomaly i faiga fa'atekinisi. Mo se faʻataʻitaʻiga, i totonu o pisinisi saogalemu, e mafai ona fa'aogaina auala e su'esu'eina ai anomaly e le'i va'aia e fa'ailoa ai amioga e le masani ai i faiga mata'itu po'o feso'ota'iga saogalemu. Ole mea lea e fa'atagaina ai oe e otometi ma vave mataala e uiga i fa'amata'u po'o fa'alavelave.

I le faaiuga, o le Unsupervised Learning o loʻo i ai le tele o faʻaoga i le matata faʻapitoa. Mai le suʻesuʻeina o faʻamaumauga i le faʻaogaina o ata ma le suʻesuʻeina o anomaly, o lenei metotia ua faʻamaonia e avea o se meafaigaluega faʻapitoa ma aoga mo le foia o faʻafitauli faigata. O le mafai ona maua faʻataʻitaʻiga natia ma maua faʻamatalaga taua mai seti faʻamaumauga e leʻi faʻailogaina e avea ai le aʻoaʻoina e leʻi vaʻaia o se meafaigaluega malosi i le vaitau o faʻamatalaga tetele.

6. Eseesega i le va o le le vaavaaia o le aʻoaʻoina ma isi masini aʻoaʻoga faʻataʻitaʻiga

I le tulaga o le aʻoaʻoina o masini, e iai faʻataʻitaʻiga eseese e faʻaaogaina e foia ai faʻafitauli lelei. O se tasi o nei faʻataʻitaʻiga aprendizaje no supervisado, lea e ese mai isi auala i le tele o itu taua.

Muamua lava, e le pei o le a'oa'oga fa'atonutonuina, pe a iai faʻataʻitaʻiga faʻaoga ma faʻataʻitaʻiga e aʻoaʻoina ai se faʻataʻitaʻiga, i le aʻoaʻoina e leʻi vaʻaia e leai se faʻamatalaga muamua e faʻaalia ai le tali saʻo. Ae, o le algorithm e nafa ma le sailia o mamanu natia poʻo fausaga i totonu o faʻamaumauga lava ia.

O le isi eseesega taua e maua i le galuega e fai. A'o taumafai le a'oa'oga e va'ava'ai e va'ai se fa'amatalaga fa'apitoa mai fa'amaumauga tu'ufa'atasi, i le a'oa'oina e le'i va'aia o le fa'amoemoe autu o le su'eina lea o vaega po'o vaega i fa'amaumauga e aunoa ma le muai iloa o latou. O nisi auala e fa'aogaina i lenei faiga e aofia ai le fa'aputuina, fa'aitiitiga fa'aitiitiga, ma le su'esu'eina o anomaly.

I se aotelega, o aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia o se auala i le aʻoaʻoina o masini e faʻaaogaina i mataupu e le maua ai faʻataʻitaʻiga faʻailoga ma e leai se malamalama muamua i vaega poʻo fausaga o loʻo iai i faʻamaumauga. E ala i auala eseese, o lenei faʻataʻitaʻiga e saili e suʻe mamanu natia ma vaega i totonu o faʻamaumauga, lea e mafai ona aoga i faʻaoga eseese, e pei o suʻesuʻega maketi, faʻatauga o tagata faʻatau poʻo le gaosiga o ata, ma isi.

7. Lu'itau ma faigata i le Aoaoina e le Vaaia

O a'oa'oga e le'i va'aia e tu'uina mai ai se fa'asologa o lu'itau ma fa'afitauli e taua tele le amanaia pe a fa'aogaina lenei metotia i galuega fa'asaienisi fa'amaumauga. O lo'o i lalo nisi o lu'itau masani ma pe fa'afefea ona foia:

1. Leai o fa'ailoga i fa'amaumauga: O se tasi o lu'itau autu o a'oa'oga e le'i va'aia o le leai o ni fa'ailoga i fa'amaumauga. E le pei o le vaavaaia o aʻoaʻoga, pe a iai faʻamaumauga faʻamaufaʻailoga e faʻaalia ai le tali saʻo, i le le vaʻaia o aʻoaʻoga e leai se faʻavasegaga muamua o faʻamaumauga. O le mea lea e faigata ai ona iloilo iuga ma e mafai ona oo atu ai i faauigaga sese. Ina ia foia lenei luʻitau, e taua le faʻaogaina o metotia faʻapipiʻi, e pei o le k-means algorithm, e faʻapipiʻi faʻamaumauga i vaega tutusa ma faʻafaigofie auʻiliʻiliga.

2. Tulaga maualuga o fa'amaumauga: O le isi lu'itau masani i le a'oa'oina e le'i va'aia o le fa'afoeina o fa'amaumauga fa'amaumauga ma le maualuga. A tele suiga po'o uiga fa'amaumauga, e mafai ona faigata ona su'e mamanu po'o fausaga anoa. Ina ia foia lenei faʻafitauli, e fautuaina e faʻatino le faʻaititia o le dimensionality, e pei o le faʻaaogaina o metotia e pei o le Principal Component Analysis (PCA), lea e mafai ai ona filifilia le sili ona talafeagai ma faʻamalamalamaga mai le seti faʻamaumauga.

3. Fa'amatalaga o i'uga: O le lu'itau lona tolu o le a'oa'oina e le'i va'aia o lo'o taoto i le fa'amatalaina o taunu'uga. Pe a fa'aogaina metotia fa'apipi'i po'o anomaly su'esu'eina, e mafai ona faigata ona iloa le uiga o fuifui ta'itasi po'o anomaly maua. Mo foia lenei faʻafitauli, e fautuaina e su'esu'e fa'ailo fa'ai'uga e fa'aaoga ai kalafi ma va'aiga, fa'apea fo'i ma le faia o su'esu'ega fa'aopoopo e iloa ai so'otaga po'o mamanu i totonu o fuifui po'o fa'aletonu.

8. Iloiloga o taunu'uga na maua i le A'oa'oga Le'i Va'aia

O le mea taua e fuafua ai le aoga ma le lelei o le faʻataʻitaʻiga ua gaosia. O loʻo i ai metotia eseese ma metotia e mafai ai ona fuaina le faʻatinoga o algorithms ma faʻatusatusa faʻataʻitaʻiga eseese.

O se tasi o fua fa'atatau masani e fa'aaogaina e iloilo ai fa'aputuga fa'ai'uga o le Silhouette Score. O lenei metric e faʻatatau le tutusa o se mataʻitusi i lana lava fuifui pe a faʻatusatusa i isi fuifui, faʻatupuina se tau i le va o le -1 ma le 1. O se tau e latalata ile 1 e faʻaalia ai o se mata e latalata i lana lava fuifui ma mamao mai isi fuifui, lea e manaʻomia. .

O le isi metotia o le iloiloga o le faʻamaonia mai fafo, lea e manaʻomia ai se seti faʻamaumauga o igoa lauiloa, ina ia faʻatusatusa ai faʻataʻitaʻiga faʻataʻitaʻiga ma igoa moni. O se auala masani e faia ai lenei mea o le faʻaaogaina lea o le Rand index fetuutuunai, lea e faʻatusatusa ai fuifui na gaosia e le faʻataʻitaʻiga i igoa lauiloa, faʻatupuina se tau i le va o le 0 ma le 1. O le tau o le 1 o loʻo faʻaalia ai le faʻailoga atoatoa.

9. Fa'atonuina o fa'amaumauga ile a'oa'oga e le'i va'aia

O le fa'avasegaina o fa'amaumauga ose la'asaga taua i le a'oa'oina e le'i va'aia, talu ai e iai sona a'afiaga i le lelei o fa'ai'uga na maua. I totonu o lenei vaega, o laasaga talafeagai o le a auiliiliina e faʻatino ai le faʻatinoina lelei o faʻamaumauga aʻo leʻi faʻaogaina algorithms aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia.

Muamua, e tatau ona e faʻamama faʻamaumauga. E aofia ai le aveeseina o mea taua o loʻo misi, faʻasaʻo mea sese, aveese suiga le talafeagai, ma le faʻaogaina o mea i fafo. Ina ia iloa mea taua o loʻo misi, e mafai ona e faʻaogaina auala e pei ole suʻesuʻeina o tau o loʻo misi. O le taimi lava e iloa ai, laina poʻo koluma o loʻo i ai ni tau e le o iai e mafai ona aveese pe mafai ona faʻaaogaina mea taua e faʻaaoga ai metotia e pei o le uiga poʻo le vaeluagalemu. E le gata i lea, e taua tele le fa'asa'o o mea sese i fa'amaumauga, e pei o le mamao po'o le sa'o o tau.

O le isi la'asaga taua i le fa'asologa o fa'amaumauga o le fa'atonuina. O le fa'avasegaina e aofia ai le fa'avasegaina o fa'amaumauga ina ia tutusa uma fua fa'atatau. E taua lenei mea ona o le tele o algorithms aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia e manatu o faʻamaumauga o loʻo i luga o le fua tutusa. O lo'o i ai auala fa'apitoa eseese, e pei ole fa'atonuga ole min-max ma le fa'avasegaina ole z-score. E le gata i lea, i nisi tulaga atonu e manaʻomia le faʻapipiʻiina o fesuiaiga faʻavasega i numera numera ina ia mafai ai e algorithms ona galulue faʻatasi ma i latou.

10. Su'esu'ega fa'ata'ita'iga ma fa'aputugā fa'amaumauga i A'oa'oga Le'o Va'aia

O le su'esu'eina o mamanu ma le fa'aputuina o fa'amaumauga ose auala autu i le tulaga o le Unsupervised Learning. O lenei metotia e mafai ai ona matou maua ni fausaga natia ma sootaga i seti faʻamaumauga e aunoa ma le manaʻomia o igoa muamua poʻo vaega. I lenei pou, o le a tatou suʻesuʻeina auala eseese ma meafaigaluega e faʻatino ai lenei ituaiga o auʻiliʻiliga ma faʻapipiʻi, tuʻuina atu se auala la'asaga i lea la'asaga e foia ai le faafitauli.

E tele auala e fa'aaogaina i le su'esu'eina o mamanu ma le fa'aputuina o fa'amaumauga. O nisi o auala sili ona taatele e aofia ai le faʻapipiʻiina o faʻasologa, k-means, ma le suʻesuʻeina o vaega autu (PCA). O nei metotia taʻitasi e iai ona lava lelei ma faʻaletonu, o lea e taua ai le malamalama po o le fea e sili ona fetaui mo le tulaga faʻapitoa.

Mo le amataina, e mana'omia le fa'agasolo lelei o fa'amaumauga a'o le'i fa'aogaina so'o se su'esu'ega fa'ata'ita'iga ma metotia fa'aputu. E aofia ai le fa'atinoina o galuega e pei o le fa'amamāina o fa'amaumauga, fa'avasegaina, ma le filifilia o vaega talafeagai. O le taimi lava e saunia ai faʻamatalaga, e mafai ona e faʻaauau le faʻaogaina o metotia faʻapipiʻi. E mafai ona faia lenei mea e faʻaaoga ai faletusi ma meafaigaluega e pei o le scikit-learn i le Python poʻo le Clustering package i R.

11. Fa'amatalaga fa'amatalaga ma fa'ata'ita'iga auala ile A'oa'oga Le'o Va'aia

I le Unsupervised Learning, o se tasi o galuega autu o le faʻaalia ma le faʻaalia o faʻamaumauga. O nei metotia e mafai ai ona tatou malamalama atili i mamanu ma fausaga o loʻo iai i faʻamaumauga. O loʻo i lalo nisi o metotia ma meafaigaluega e mafai ona faʻaogaina mo lenei faʻamoemoe.

O se tasi o auala sili ona taatele mo faʻamatalaga faʻamatalaga i le Unsupervised Learning o le suʻesuʻeina o vaega autu (PCA). O lenei metotia e mafai ai e oe ona faʻaititia le tele o faʻamaumauga, faʻamautu le tele o faʻamatalaga pe a mafai. Ina ia faʻaoga PCA, meafaigaluega e pei o le Python e mafai ona faʻaogaina i faletusi e pei o le scikit-learn. E ala i aʻoaʻoga ma faʻataʻitaʻiga faʻatino, e mafai ona e aʻoaʻoina pe faʻapefea ona faʻaogaina lenei metotia ma vaʻaia iʻuga na maua.

O le isi metotia aoga o le fa'afanua e le fa'alaina le tele (t-SNE). O lenei metotia e sili ona aoga pe a oʻo mai i le vaʻaia o faʻamatalaga i avanoa maualuga. O le t-SNE e tuʻuina atu se nofoaga i se vaeluaga-lua i faʻataʻitaʻiga faʻamaumauga taʻitasi, ma le faʻamoemoe o le faʻasaoina o sootaga tutusa i le va oi latou. E pei o le PCA, e mafai ona faʻatinoina le t-SNE e faʻaaoga ai meafaigaluega e pei o le Python ma faletusi e pei o le scikit-learn. E ala i faʻataʻitaʻiga ma taʻiala taʻitasi, e mafai ona e aʻoaʻoina pe faʻapefea ona faʻaogaina lenei metotia faʻamatalaga faʻamatalaga i le Unsupervised Learning.

12. A'oa'oina e le'i va'aia ile fa'ailoaina o ata ma le faiga o tautalaga

O le aʻoaʻoina e leʻi vaʻaia o se metotia faʻaaogaina i le tulaga o le faʻalauiloaina o ata ma le faʻaogaina o tautalaga e mafai ai ona suʻeina mamanu ma fausaga o loʻo natia i faʻamaumauga e aunoa ma le manaʻomia o igoa poʻo faʻamatalaga faʻamatalaga. O lenei metotia ua avea ma meafaigaluega malosi tele i le fanua o atamai fa'apitoa, aua e fa'atagaina faiga fa'akomepiuta e a'oa'o tuto'atasi mai voluma tetele o fa'amaumauga e le'i fa'ailogaina.

E iai auala eseese e a'oa'o ai e le'i va'aia o lo'o fa'aogaina i le fa'ailoaina o ata ma le faiga o tautalaga. O nisi o mea e sili ona faʻaaogaina o le faʻapipiʻiina, faʻaititia o le dimensionality ma le faʻatulagaina o foliga. I le tulaga o le faʻaalia o ata, o nei metotia e mafai ai ona faʻavasega ata tutusa i faʻavasegaga poʻo foliga faʻapitoa i ata e iloagofie. I le faagasologa o tautalaga, e mafai ona faʻaogaina le aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia e vaelua ma faʻavasega faʻailoga leo i vaega eseese.

Ina ia faʻatinoina le , e fautuaina le faʻaogaina o meafaigaluega ma faletusi faʻapitoa i le atamai faʻapitoa, e pei o TensorFlow poʻo le scikit-learn. O nei faletusi o loʻo tuʻuina atu ai algorithms e faʻafaigofie ai le faʻatinoina o metotia aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia. E le gata i lea, e tele aʻoaʻoga ma faʻataʻitaʻiga i luga ole laiga e mafai ai aprender paso a paso fa'afefea ona fa'aoga nei metotia i tulaga fa'atino. I le faʻaaogaina o nei meafaigaluega ma punaoa, e mafai ai ona maua saʻo ma lelei iʻuga i le faʻalauiloaina o ata ma le faʻaogaina o le tautala.

13. Fa'ateleina ma le lelei ile a'oa'oina e le'i va'aia

O vaega taua ia e mafaufau i ai ina ia mautinoa le manuia i le faʻaaogaina o lenei metotia. A o faʻatupulaia faʻamaumauga faʻamaumauga i le lapopoa ma le lavelave, e taua le i ai o metotia ma meafaigaluega e mafai ai ona tatou foia nei luitau. aogā.

Ina ia ausia le tele o le faʻalauteleina i le Unsupervised Learning, e fautuaina le faʻaogaina o algorithms ma metotia e mafai ona galue i le tele o voluma o faʻamaumauga. O nisi faʻataʻitaʻiga o algorithms scalable mo le le vaavaaia le aoaoina o le MapReduce y Hadoop. O nei meafaigaluega e mafai ai ona e tufatufaina atu faʻamatalaga faʻamaumauga i luga o le tele o nodes, lea e faʻavavevave ai le taimi faʻatinoina ma faʻatagaina oe e galue i faʻamaumauga tetele.

I le faʻaopoopoga i le faʻaaogaina o algorithms scalable, e taua foi le faʻaleleia o le lelei o le faʻaogaina o faʻamaumauga. Ina ia ausia lenei mea, e fautuaina e faʻagasolo lelei faʻamaumauga aʻo leʻi faʻaogaina le Unsupervised Learning algorithm. O nisi o auala masani e mua'i fa'agaioia e aofia ai le fa'avasegaina o fa'amaumauga, aveese mai fafo, ma le fa'aitiitiga o itu. O nei metotia e mafai ai ona faʻaumatia le pisa ma le faʻaogaina o faʻamaumauga, lea e faʻaleleia ai le lelei o le algorithm.

14. A'oa'oga fou ma aga'iga'i i luma i A'oa'oga Le'i Va'aia

I le tulaga o le Unsupervised Learning, o loʻo matauina i taimi uma faiga fou ma le alualu i luma e mafai ai ona faʻaleleia le faagasologa o le suʻesuʻeina ma le malamalama i le tele o voluma o faʻamaumauga e aunoa ma le manaʻomia o le faʻailogaina ma le lima o faʻataʻitaʻiga taʻitasi.

O se tasi o faiga e sili ona iloga i le Unsupervised Learning o le faʻaogaina lea o le faʻavasegaina poʻo le faʻapipiʻiina o algorithms, lea e mafai ai ona iloa mamanu ma vaega i totonu o se seti faʻamaumauga. O nei algorithms e faʻaogaina auala e aʻoaʻo ai masini e faʻavasega ai faʻataʻitaʻiga i vaega eseese, faʻafaigofie ona malamalama ma maua mai faʻamatalaga taua.

Ina ia faia le tele o nei faiga fou, e taua le amanaia o nisi o fautuaga. Muamua lava, e taua tele le filifilia o le algorithm faʻapipiʻi talafeagai e faʻavae i luga o le ituaiga o faʻamaumauga ma sini o le auʻiliʻiliga. E le gata i lea, e fautuaina e faʻapipiʻi muamua faʻamaumauga aʻo leʻi faʻaogaina le algorithm, faʻamalo ese, faʻavasega suiga ma filifili mea e sili ona talafeagai. E aoga fo'i le su'esu'eina o ta'iala 'ese'ese o le algorithm ma iloilo lona fa'atinoga ma fua fa'atatau e pei o le Silhouette po'o le Calinski-Harabasz Index.

I le faaiuga, o le aʻoaʻoina e leʻi vaʻaia o se lala o le aʻoaʻoina o masini e taulaʻi i le mauaina o mamanu natia ma fausaga i faʻamaumauga e aunoa ma le taʻitaʻia o igoa muamua poʻo vaega. E ala i algorithms faʻapitoa, o lenei auala e mafai ai ona matou suʻesuʻeina seti faʻamaumauga e aunoa ma ni faʻatapulaʻaina, faʻatagaina le mauaina o faʻamatalaga taua ma se malamalama loloto o faʻamaumauga.

E le pei o le va'ava'aia o a'oa'oga, o le a'oa'oina e le'i va'aia e le mana'omia se va'aiga muamua po'o se fa'ailoga fa'amaumauga, ma avea o se auala sili ona aoga pe a leai ni fa'amatalaga muamua e maua e uiga i fa'amaumauga po'o le taimi tatou te manana'o ai e su'e ni aga fou po'o se fa'amaopoopo i a tatou fa'amaumauga.

Faatasi ai ma auala sili ona taatele o loʻo faʻaaogaina i aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia o loʻo faʻapipiʻiina, faʻaitiitia le faʻaititia, ma tulafono faʻatasi. O nei metotia e mafai ai ona matou faʻatulagaina ma vaʻaia faʻamatalaga sili atu ona lelei, faʻailoa vaega tutusa, suʻe uiga iloga, ma faʻavae sootaga i le va o fesuiaiga.

O a'oa'oga e le'i va'aia ose meafaigaluega mamana mo le su'esu'eina o fa'amaumauga ma le su'eina o le malamalama i matā'upu 'ese'ese, e pei o le biology, economics, medicine, ma le atamai fa'apitoa. E ala i le fa'atagaina o matou e su'esu'e ma maua ni fa'amatalaga taua i le tele o voluma o fa'amaumauga e aunoa ma ni tapula'a, o lenei faiga ua toe fa'afouina ai le auala matou te fa'alatalata atu ai i fa'amatalaga ma su'esu'ega. i le lalolagi taimi nei.

I se faapuupuuga, o aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia e maua ai le avanoa e maua ai mamanu natia, fausaga ma sootaga i faʻamaumauga, faʻalauteleina lo tatou malamalama ma tuʻuina mai ia i tatou faʻamatalaga taua i vaega eseese. I le avea ai ma se tasi o lala autu o le aʻoaʻoina o masini, o aʻoaʻoga e leʻi vaʻaia ua avea ma meafaigaluega taua mo soʻo se tagata poʻo se kamupani o loʻo taumafai e faʻaoga lelei a latou seti faʻamaumauga ma maua ai se avanoa faʻatauvaʻa i le lalolagi o faʻamaumauga i aso nei.