லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லை என்றாலும், மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரிக்கு பயிற்சி தேவையா?
இயந்திரக் கற்றலில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரியானது, முன்வரையறுக்கப்பட்ட லேபிள்கள் இல்லாமல் தரவுக்குள் வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்டிருப்பதால், பயிற்சிக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவதில்லை என்றாலும், தரவின் அடிப்படைக் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மாதிரியானது இன்னும் ஒரு பயிற்சி செயல்முறையை மேற்கொள்ள வேண்டும்.
லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லாத நிலையில் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை எவ்வாறு மதிப்பிடுவது?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக பைத்தானுடன் இயந்திர கற்றலில், லேபிளிடப்பட்ட தரவு இல்லாத நிலையில் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது ஒரு முக்கியமான பணியாகும். கிளஸ்டரிங் அல்காரிதங்கள் என்பது மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் நுட்பங்கள் ஆகும், அவை அவற்றின் உள்ளார்ந்த வடிவங்கள் மற்றும் ஒற்றுமைகளின் அடிப்படையில் ஒரே மாதிரியான தரவுப் புள்ளிகளை ஒன்றிணைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. பெயரிடப்பட்ட தரவு இல்லாத நிலையில்
கே-மீன்ஸ் மற்றும் சராசரி ஷிப்ட் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களுக்கு என்ன வித்தியாசம்?
கே-மீன்ஸ் மற்றும் மீன் ஷிப்ட் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் இரண்டும் கிளஸ்டரிங் பணிகளுக்கு இயந்திர கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. தரவு புள்ளிகளை கிளஸ்டர்களாக தொகுக்கும் இலக்கை அவர்கள் பகிர்ந்து கொள்ளும்போது, அவை அவற்றின் அணுகுமுறைகள் மற்றும் பண்புகளில் வேறுபடுகின்றன. K-means என்பது ஒரு சென்ட்ராய்டு அடிப்படையிலான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் ஆகும், இது தரவை k தனித்தனி கிளஸ்டர்களாகப் பிரிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், கே என்றால் டைட்டானிக் தரவுத்தொகுப்புடன், தேர்வு ஆய்வு
வெவ்வேறு அளவிலான குழுக்களை கிளஸ்டரிங் செய்யும் போது k-means அல்காரிதத்தின் வரம்பு என்ன?
k-means அல்காரிதம் என்பது இயந்திரக் கற்றலில், குறிப்பாக மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் பணிகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம் ஆகும். தரவுப் புள்ளிகளின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் ஒரு தரவுத்தொகுப்பை k தனித்தனி கிளஸ்டர்களாகப் பிரிப்பதை இது நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், வெவ்வேறு அளவுள்ள குழுக்களை கிளஸ்டரிங் செய்யும் போது k-means அல்காரிதம் சில வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்