ڈیٹا کلسٹرز کا تجزیہ

اس سبق میں، ہم اس کے بارے میں بات کر کے شروع کریں گے۔ کلسٹرنگ کے پیچھے کچھ بنیادی نظریہ اور آپ اسے عملی طور پر کیوں استعمال کرنا چاہیں گے، بشمول وہ طریقے جن سے آپ کلسٹرنگ استعمال کرسکتے ہیں۔ مشین لرننگ کے دیگر طریقوں کے ساتھ جیسے طول و عرض میں کمی، فیچر انجینئرنگ، اور پیشن گوئی. غیر زیر نگرانی مشین لرننگ تین اہم اقسام میں سے ایک ہے۔ مشین لرننگ کے ساتھ ساتھ زیر نگرانی سیکھنے کا اور کمک سیکھنے. مشین لرننگ کی تمام طرزیں سیکھنے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرتی ہیں۔ پرنسٹن میں ڈاکٹر شیپائر کی طرف سے یہ تعریف سیکھنے کے انداز کا اندازہ لگاتا ہے۔ جو ہم مشین لرننگ کے ساتھ کر سکتے ہیں۔ غیر زیر نگرانی مشین لرننگ کے بارے میں سوچنے کا ایک طریقہ کیا یہ زیر نگرانی اور کمک سیکھنے کے برعکس ہے، بغیر نگرانی کے سیکھنا استاد کے بغیر سیکھنا ہے۔ جب کہ زیر نگرانی مشین لرننگ لیبل والی مثالیں استعمال کرتی ہے۔ اور کمک سیکھنے کا استعمال کسی قسم کا یوٹیلیٹی فنکشن یا مجموعی مقصد، غیر زیر نگرانی مشین لرننگ ہمیں اجازت دیتی ہے۔ ڈیٹا سیٹ کے اندر ابھرتے ہوئے پیٹرن تلاش کرنے کے لیے۔ اور یہی وجہ ہے کہ غیر زیر نگرانی مشین لرننگ استعمال کے معاملات کے اپنے مخصوص شعبے ہیں۔ مشین لرننگ کی پوری دنیا میں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اکثر، ہم پیشین گوئیاں کرنے کی کوشش کر رہے ہوتے ہیں۔ جہاں ہمیں کسی قسم کا مفروضہ بنانا ہے۔ متغیر کے درمیان تعلقات کے بارے میں اور ڈیٹا کے پیٹرن جو ہم دیکھ سکتے ہیں۔ غیر زیر نگرانی مشین لرننگ میں، ہم ان نمونوں کو تلاش کرنا چاہتے ہیں۔ کسی مخصوص مفروضے کو متاثر کیے بغیر وقت سے پہلے ڈیٹا پر۔ یہ ہمیں ایسی چیزوں کو تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے جو واقعی حیران کن ہیں۔ اور خاص طور پر ان ابھرتے ہوئے نمونوں کو کلسٹرنگ میں انتہائی مفید ہو سکتا ہے. غیر زیر نگرانی سیکھنے کو وسیع اقسام کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مختلف کاموں کا، بشمول گاہک کی تقسیم، دھوکہ دہی جیسی چیزوں کے لیے بے ضابطگی کا پتہ لگانا، اس کے ساتھ ساتھ مختلف قسم کی زبان کی ماڈلنگ میں گروپ بندی کے مضامین کی طرح جو ایک ساتھ ملتے جلتے موضوعات کے بارے میں ہیں۔ تو اب آپ کو ایک خیال آنا چاہیے۔ غیر زیر نگرانی مشین لرننگ کس طرح سے متعلق ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے کے ساتھ ساتھ کمک سیکھنے کے لیے، اور ان کے درمیان بنیادی اختلافات۔