|
Klasterlash va O'qituvchisiz o'qitishning boshqa turlari
|
| bet | 9/11 | | Sana | 21.12.2023 | | Hajmi | 0,86 Mb. | | #125713 |
Klasterlash va O'qituvchisiz o'qitishning boshqa turlari
O'qituvchisiz o’qitish ko'pincha klasterlarga yo'naltirilgan.
Klasterlash - bu bir-biriga o'xshash va boshqa klasterlardagi ob'ektlarga o'xshash bo'lmagan ob'ektlarni yoki ma'lumotlar nuqtalarini guruhlash.
Mashinasozlik bo'yicha muhandislar va ma'lumotlar bo'yicha olimlar klasterlash uchun turli algoritmlardan foydalanishlari mumkin, bunda algoritmlarning o'zi qanday ishlashiga qarab turli toifalarga bo'linadi. Kategoriyalar quyidagilarni o'z ichiga oladi:
eksklyuziv klasterlash
bir-birini takrorlovchi klasterlash
ierarxik klasterlash
ehtimollik klasteri
Ko'proq qo'llaniladigan algoritmlarning ba'zilari orasida k-vositalarni klasterlash algoritmi va loyqa k-vositalari algoritmi, shuningdek, ierarxik klasterlash va zichlikka asoslangan klasterlash algoritmlari mavjud.
Klasterlashda Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeli va Gauss aralashmasi modellari ham keng qo'llaniladi.
Ma'lumotlarning kosmosda qanday taqsimlanishini aniqlash uchun klasterlashdan tashqari, O'qituvchisiz o'qitish ham qo'llanilishi mumkin (zichlikni baholash).
O'qituvchisiz mashina orqali o’qitish ma'lumotlarda ilgari noma'lum bo'lgan namunalarni aniqlashi mumkin. O'qituvchili o'qitishgi o’qitishga qaraganda foydalanish osonroq, tezroq va arzonroq bo'lishi mumkin, chunki O'qituvchisiz o'qitish talab qilinadigan ma'lumotni etiketkalash bilan bog'liq qo'lda ishlashni talab qilmaydi. Va O'qituvchisiz o'qitish namunalarni aniqlash uchun real vaqtda ma'lumotlar bilan ishlashi mumkin.
Garchi tashkilotlar O'qituvchisiz o'qitishning ushbu xususiyatlarini qadrlashsa-da, ba'zi kamchiliklari mavjud, shu jumladan:
O'qituvchisiz ta'lim natijalarining aniqligi to'g'risida noaniqlik;
O'qituvchisiz o'quv natijalarining to'g'riligini tekshirishda qiyinchilik, chunki natijalarni tekshirish uchun belgili ma'lumotlar to'plamlari mavjud emas;
muhandislar va ma'lumot olimlarining o'qituvchisiz o'qitish bilan natijalarni izohlash va etiketkalashga ko'proq vaqt sarflashlari zarurligi, ular nazorati ostida o’qitishdan ko'ra; va
o'qituvchisiz tizim o'z natijalariga qanday yoki nima uchun erishishi to'g'risida to'liq tushunchaning etishmasligi.
Klasterlash bilan bir qatorda qo'shimcha kamchilik ham mavjud, chunki klaster tahlili kirish ob'ektlaridagi o'xshashliklarni yuqori baholashi va shu bilan ba'zi bir foydalanish holatlari uchun muhim bo'lishi mumkin bo'lgan ayrim ma'lumotlar nuqtalarini yashirishi mumkin, masalan, mijozlar segmentatsiyasi, bu erda maqsad individual mijozlarni tushunish va ularning noyob sotib olish odatlari.
|
| |
