|
O‘zbekiston respublikasi oliy ta‘lim, fan va innovatsiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
|
| bet | 3/4 | | Sana | 21.05.2024 | | Hajmi | 2,51 Mb. | | #247220 |
Bog'liq Mustaqil ishO`lchamlarni pasaytirish
Ma'lumotlar dunyosi keng va murakkab bo'lishi mumkin, ko'pincha ko'plab o'zgaruvchilarni o'z ichiga oladi. Ushbu ma'lumotlar boyligi qimmatli bo'lishi mumkin bo'lsa-da, tahlil qilish va vizualizatsiya qilish uchun ham qiyinchiliklar tug'dirishi mumkin. O'lchovni kamaytirish texnikasi yordamga keladi! Ushbu usullar eng muhim ma'lumotlarni saqlagan holda yuqori o'lchamli ma'lumotlarni pastki o'lchamli bo'shliqlarga aylantirib, ma'lumotlar bilan kurashuvchi kabi ishlaydi. Ushbu taqdimotda biz o'lchamlarni kamaytirishning uchta mashhur usullarini ko'rib chiqamiz: Asosiy komponentlar tahlili (PCA), t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) va Autoencoders. Ularning imkoniyatlarini tushunib, biz turli xil ma'lumotlar fanlari vazifalari uchun o'lchamlarni kamaytirish kuchini ochishimiz mumkin. Asosiy komponentlar tahlili (PCA) chiziqli o'lchamlarni kamaytirish usulidir.
U ishlaydi:
Kovarians matritsasini hisoblash: Bu matritsa ma'lumotlardagi barcha o'zgaruvchilar juftligi o'rtasidagi munosabatlarni qamrab oladi.
Xususiy vektorlar va xos qiymatlarni topish: xos vektorlar asosiy komponentlarni, ma'lumotlardagi eng katta dispersiyaning yangi yo'nalishlarini ifodalaydi. Xususiy qiymatlar har bir asosiy komponent tomonidan izohlangan dispersiyani ifodalaydi.
Ma'lumotni asosiy komponentlarga loyihalash: Ma'lumotlar nuqtalari eng muhim asosiy komponentlar bilan qamrab olingan pastki o'lchamli pastki fazoga prognoz qilinadi. Yuqori o'lchamli ma'lumotlar to'plamini burilish va burilish koridorlari bilan to'ldirilgan xona kabi tasavvur qiling. PCA malakali me'mor kabi ishlaydi va bu murakkab makonni oddiyroq, past o'lchamli tasvirga aylantiradi. Bunga qanday erishadi:
Kovariatsiya matritsasini hisoblash: Algoritm ma'lumotlardagi barcha o'zgaruvchilar juftligi o'rtasidagi munosabatlarni qamrab oluvchi kovariatsiya matritsasi hisobi bilan boshlanadi. Ikki o'zgaruvchi o'rtasidagi yuqori kovariatsiya ularning birgalikda o'zgarishga moyilligini ko'rsatadi.
Xususiy vektorlar va xos qiymatlarni topish: PCA keyin xos vektorlar va xos qiymatlarni aniqlash uchun matematik operatsiyani bajaradi. Xususiy vektorlar asosiy komponentlarni ifodalaydi, ular asosan ma'lumotlardagi eng katta farqlarning yangi yo'nalishlari hisoblanadi. Xususiy qiymatlar har bir asosiy komponent tomonidan izohlangan dispersiya miqdorini ifodalaydi.
Ma'lumotlarni asosiy komponentlar bo'yicha loyihalash: Nihoyat, PCA ma'lumotlar nuqtalarini eng muhim asosiy komponentlar bilan qamrab olingan pastki o'lchamli pastki fazoga loyihalashtiradi. Ushbu asosiy komponentlar ma'lumotlarning eng muhim o'zgarishlarini qamrab oladi, bu bizga ma'lumotlarni yanada samaraliroq va izohlanadigan tarzda taqdim etish imkonini beradi.
O`qituvchisiz o`rganishning yo`nalishlari
Nazoratsiz o'rganish algoritmlari yorliqsiz ma'lumotlar ichida yashirin xazinalarni ochadigan kuchli vositadir. Ushbu ma'lumotlar ichidagi naqshlar, munosabatlar va tuzilmalarni aniqlash orqali nazoratsiz o'rganish bizga turli sohalarda qimmatli tushunchalarga ega bo'lish imkonini beradi. Ushbu taqdimotda biz nazoratsiz ta'limning eng ta'sirli ilovalarini ko'rib chiqamiz, bozor savatini tahlil qilish, mijozlar segmentatsiyasi, anomaliyalarni aniqlash va tasvirni siqish kabi vazifalarda uning ko'p qirraliligini namoyish qilamiz.
Nazoratsiz o'rganish algoritmlari yorliqsiz ma'lumotlar ichida yashirin xazinalarni ochadigan kuchli vositadir. Ushbu ma'lumotlar shaxsiy naqshlar munosabatlari va tuzilmalarni nazorat orqali nazoratsiz o'rganish bizga turli sohalarda qimmatli elementlarga ega bo'lish imkonini beradi. Ushbu taqdimotda bizsiz ta'limning eng ta'sirli o'quv dasturlarini ko'rib chiqib, tahlil qilish, bozor segmentatsiyasi, anomaliyalarni nazorat qilish va tasvirni siqish kabi vazifalarda uning ko'p qirraliligini namoyish qilamiz.
Ma'lumotlar dunyosi naqshlarga to'la, lekin ba'zida bu naqshlardan chetga chiqish juda muhim bo'lishi mumkin. Nazorat qilinmagan o'rganish tomonidan quvvatlanadigan anomaliyalarni aniqlash, belgilangan me'yorlardan tashqarida bo'lgan ma'lumotlar nuqtalarini aniqlab, hushyor qo'riqchi kabi ishlaydi. Bu turli sohalarda juda qimmatli bo'lishi mumkin. Moliyaviy institutlar firibgarlikni ko‘rsatishi mumkin bo‘lgan shubhali tranzaksiyalarni belgilash uchun anomaliyalarni aniqlashdan foydalanadi. Sanoat sharoitida ushbu algoritmlar uskunaning noto'g'ri ishlashini ular qimmat bo'lgan buzilishlarga aylanmasdan oldin aniqlashi mumkin. Hatto kiberxavfsizlik tarmoqlarni tajovuzlardan himoya qilish uchun anomaliyalarni aniqlashga tayanadi. Kutilmagan, nazoratsiz o'rganish algoritmlarini aniqlash orqali ko'plab ilovalarda xavfsizlik va uzluksiz ishlashni ta'minlashda muhim rol o'ynaydi.
Muammolar va kelajak yo’nalishlari
Nazoratsiz o'rganish algoritmlari yorliqsiz ma'lumotlarni tahlil qilish va tushunish qobiliyatimizni inqilob qildi. Biroq, hatto bu kuchli vositalar ham o'ziga xos qiyinchiliklarga duch keladi. Ushbu taqdimotda biz nazoratsiz ta'lim engib o'tishi kerak bo'lgan to'siqlarni ko'rib chiqamiz va ulkan salohiyatga ega bo'lgan qiziqarli kelajak yo'nalishlarini o'rganamiz. Qiyinchiliklarni tan olish va innovatsion yondashuvlarni qo'llash orqali biz kelgusi yillar davomida nazoratsiz ta'limning to'liq imkoniyatlarini ochishimiz mumkin. Nazoratsiz ta'limning asosiy muammolaridan biri, xususan, klasterlash algoritmlarida ma'lumotlar uchun to'g'ri klasterlar sonini (K) aniqlashdir.
Noto'g'ri klasterlar sonini tanlash quyidagilarga olib kelishi mumkin:
Noto'g'ri moslash: juda oz sonli klasterlarni belgilash, potentsial muhim asosiy tuzilmalarni etishmayotgan.
Haddan tashqari moslash: juda ko'p klasterlarni belgilash, ma'lumotlar ichida sun'iy ajratishlarni yaratish.
Spiker qaydlari
Tasavvur qiling-a, aralash o'yinchoqlar to'plamini saralash. Qancha toifalar (klasterlar) yaratasiz? Klasterlarning optimal sonini aniqlashning bu muammosi nazoratsiz o'rganishda, xususan klaster algoritmlarida to'siqdir. Noto'g'ri klasterlar sonini tanlash noto'g'ri natijalarga olib kelishi mumkin. Juda oz sonli klasterlarni belgilash (to'liq moslashish) muhim farqlarga ega ma'lumotlar nuqtalarini birlashtirishi mumkin. Aksincha, juda ko'p klasterlarni belgilash (ortiqcha o'rnatish) ma'lumotlar ichida sun'iy ajralishlarni keltirib chiqarishi mumkin, bu esa tabiiy ravishda paydo bo'lgan guruhlarni ajratishi mumkin. Nazoratsiz o'rganish algoritmlari natijalarini talqin qilish, ayniqsa, murakkab ma'lumotlar to'plamlari uchun qiyin bo'lishi mumkin.
Istalgan natija oldindan belgilangan nazorat ostida o'rganishdan farqli o'laroq, nazoratsiz o'rganish bizdan kashf etilgan naqsh va tuzilmalarni tushunishni talab qiladi.
Nazorat qilinmagan o'rganish algoritmlari tajribali tadqiqotchilarga o'xshaydi, ular aniqlanmagan ma'lumotlar hududiga kirishadi va yashirin naqshlarni ochadilar. Biroq, bu naqsh va tuzilmalarni sharhlash murakkab vazifa bo'lishi mumkin. Istalgan natija aniq belgilangan (masalan, elektron pochta xabarlarini spam yoki spam emas deb tasniflash) nazorat ostidagi ta'limdan farqli o'laroq, nazoratsiz o'rganish bizga ma'lumotlar ichidagi topilgan naqshlarning ma'nosi va ahamiyatini ochish uchun jumboqni taqdim etadi. Ushbu muammo algoritmik natijalarni amaliy tushunchalarga aylantirish uchun ma'lumotlarni tahlil qilish va domen bilimlari bo'yicha tajribani talab qiladi.
Xulosa
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, nazoratsiz o'rganish algoritmlari mashinani o'rganish sohasida hal qiluvchi rol o'ynaydi, bu yorliqli misollarsiz ma'lumotlar ichidagi naqsh va tuzilmalarni topishga imkon beradi. Ushbu algoritmlar klasterlash, o'lchamlarni kamaytirish va anomaliyalarni aniqlash kabi keng ko'lamli ilovalarga ega. Yorliqli ma'lumotlar bo'yicha aniq yo'l-yo'riq yo'qligi sababli nazoratsiz o'rganish nazorat ostidagi o'rganishdan ko'ra qiyinroq bo'lishi mumkin bo'lsa-da, u qimmatli tushunchalar va murakkab ma'lumotlar to'plamlarida yashirin aloqalar va tushunchalarni ochish uchun imkoniyatlarni taqdim etadi. Nazoratsiz ta'lim sohasidagi yutuqlar rivojlanishda davom etar ekan, ular turli sohalarda va sohalarda innovatsiyalar va kashfiyotlar uchun katta va'da beradi.
|
| |
