ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ। ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ
ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਅਤੇ ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ k- ਮਤਲਬ ਅਤੇ ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੋਵੇਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਿਕ ਕਰਨ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। K- ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਸੈਂਟਰੋਇਡ-ਅਧਾਰਤ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ k ਵੱਖਰੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਹੈ। ਇਹ
ਵੱਖਰੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ k- ਮਤਲਬ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ?
k- ਮਤਲਬ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ k ਵੱਖਰੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, k- ਮਤਲਬ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਵੱਖਰੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ