بے قاعدگیاں

اس کورس میں انوملی ڈٹیکشن کے مختلف طریقوں اور ان کے حقیقی دنیا کے اطلاقات کا احاطہ کیا گیا ہے، جس میں یہ بھی شامل ہے کہ کس طرح انوملی ڈٹیکشن میں مشین لرننگ کے مختلف اسٹائلز کا استعمال کیا جاتا ہے، جس کے لیے کون سے کلسٹرنگ طریقے کارگر ہیں، تنہائی کے جنگلات، کے-نزدیک کے پڑوسیوں، کلسٹر پر مبنی طریقوں، اور زیر نگرانی اور غیر نگرانی شدہ طریقوں کے درمیان فرق۔

آپ نگرانی شدہ بمقابلہ غیر نگرانی شدہ طریقوں، نیم نگرانی والے طریقوں، کے-قریبی پڑوسیوں، کلسٹر پر مبنی طریقوں، اور الگ تھلگ جنگلات کے بارے میں جانیں گے۔

کورس میں الگ تھلگ جنگلات اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی حقیقی دنیا کے اطلاق پر ان کا اطلاق کیسے ہو سکتا ہے اس کی کھوج کرتا ہے۔

یہ بے ضابطگی کا پتہ لگانے، ڈیٹا مائننگ کے طریقوں، دھوکہ دہی کی روک تھام اور اس کا پتہ لگانے، مشین لرننگ، مشین لرننگ الگورتھم، اور مشین لرننگ کے طریقوں میں مہارتیں پیدا کرنے میں مدد کرتا ہے۔

بے ضابطگیوں کا پتہ لگانے اور وہ طریقے جن سے ڈیٹا غیر معمولی ہو سکتا ہے، بے ضابطگی کا پتہ لگانے کی حقیقی دنیا کے اطلاقات میں درپیش چیلنجوں کو سمجھنا، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لیے کلسٹرنگ کے طریقوں کا جائزہ لینا۔