क्या एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण की आवश्यकता है, हालांकि इसमें कोई लेबल डेटा नहीं है?
मशीन लर्निंग में एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि इसका उद्देश्य पूर्वनिर्धारित लेबल के बिना डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को ढूंढना है। हालाँकि, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में लेबल किए गए डेटा का उपयोग शामिल नहीं है, फिर भी मॉडल को डेटा की अंतर्निहित संरचना को सीखने के लिए एक प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है।
लेबल किए गए डेटा के अभाव में हम क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करते हैं?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से पायथन के साथ मशीन लर्निंग में, लेबल किए गए डेटा की अनुपस्थिति में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना एक महत्वपूर्ण कार्य है। क्लस्टरिंग एल्गोरिदम अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीकें हैं जिनका उद्देश्य समान डेटा बिंदुओं को उनके अंतर्निहित पैटर्न और समानता के आधार पर एक साथ समूहित करना है। जबकि लेबल किए गए डेटा का अभाव
के-मीन्स और माध्य शिफ्ट क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के बीच क्या अंतर है?
क्लस्टरिंग कार्यों के लिए मशीन लर्निंग के क्षेत्र में के-मीन्स और मीन शिफ्ट क्लस्टरिंग एल्गोरिदम दोनों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। जबकि वे डेटा बिंदुओं को समूहों में समूहीकृत करने का लक्ष्य साझा करते हैं, वे अपने दृष्टिकोण और विशेषताओं में भिन्न होते हैं। K-मीन्स एक सेंट्रोइड-आधारित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है जिसका उद्देश्य डेटा को k अलग-अलग क्लस्टर में विभाजित करना है। यह
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, क्लस्टरिंग, k- साधन और माध्य पारी, K का अर्थ है टाइटैनिक डेटासेट, परीक्षा समीक्षा
अलग-अलग आकार के समूहों को क्लस्टर करते समय k-मीन्स एल्गोरिदम की सीमा क्या है?
के-मीन्स एल्गोरिदम मशीन लर्निंग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है, विशेष रूप से बिना पर्यवेक्षित शिक्षण कार्यों में। इसका उद्देश्य डेटा बिंदुओं की समानता के आधार पर डेटासेट को k अलग-अलग समूहों में विभाजित करना है। हालाँकि, जब अलग-अलग आकार के समूहों को क्लस्टर करने की बात आती है तो k-मीन्स एल्गोरिदम की कुछ सीमाएँ होती हैं। इस उत्तर में हम गहराई से जानेंगे