मेशिन लर्निङमा एक असुरक्षित मोडेललाई प्रशिक्षणको लागि लेबल गरिएको डेटा आवश्यक पर्दैन किनभने यसले पूर्वनिर्धारित लेबलहरू बिना डेटा भित्र ढाँचा र सम्बन्धहरू फेला पार्ने लक्ष्य राख्छ। यद्यपि असुरक्षित सिकाइले लेबल गरिएको डाटाको प्रयोग समावेश गर्दैन, मोडेलले अझै पनि डाटाको अन्तर्निहित संरचना सिक्न र अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न प्रशिक्षण प्रक्रियाबाट गुज्रनु आवश्यक छ। असुरक्षित सिकाइमा प्रशिक्षण प्रक्रियामा क्लस्टरिङ, आयाम घटाउने, र विसंगति पत्ता लगाउने जस्ता प्रविधिहरू समावेश हुन्छन्।
क्लस्टरिङ एल्गोरिदमहरू, जस्तै K- मतलब क्लस्टरिङ वा पदानुक्रमिक क्लस्टरिङ, सामान्यतया तिनीहरूको सुविधाहरूको आधारमा समान डेटा बिन्दुहरू समूहबद्ध गर्न असुरक्षित शिक्षामा प्रयोग गरिन्छ। यी एल्गोरिदमहरूले डेटालाई क्लस्टरहरूमा विभाजन गरेर मोडेललाई डेटा भित्र ढाँचा र संरचनाहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ। उदाहरणका लागि, ग्राहक विभाजनमा, क्लस्टरिङ एल्गोरिदमहरूले ग्राहकहरूलाई तिनीहरूको खरिद व्यवहार वा जनसांख्यिकीय जानकारीको आधारमा समूहबद्ध गर्न सक्छन्, जसले व्यवसायहरूलाई विशेष ग्राहक खण्डहरूलाई लक्षित मार्केटिङ रणनीतिहरूसँग लक्षित गर्न सक्षम पार्छ।
प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट एनालिसिस (PCA) वा t-SNE जस्ता आयामिकता घटाउने प्रविधिहरू पनि यसको अन्तर्निहित संरचनालाई सुरक्षित राख्दै डाटामा सुविधाहरूको संख्या घटाउनको लागि असुरक्षित शिक्षामा आवश्यक छन्। डाटाको आयाम घटाएर, यी प्रविधिहरूले मोडेललाई डाटा भित्रका जटिल सम्बन्धहरूलाई कल्पना र व्याख्या गर्न मद्दत गर्दछ। उदाहरण को लागी, छवि प्रशोधन मा, dimensionality को कमी को उपयोग गर्न को लागी तस्बिरहरु कम्प्रेस गर्न को लागी महत्वपूर्ण दृश्य जानकारी कोयम राख्दै, यसलाई विश्लेषण गर्न र ठूला डेटासेटहरु लाई प्रशोधन गर्न सजिलो बनाउँदछ।
विसंगति पत्ता लगाउने असुरक्षित सिकाइको अर्को महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोग हो, जहाँ मोडेलले सामान्य व्यवहारबाट विचलित हुने डेटामा बाहिरका वा असामान्य ढाँचाहरू पहिचान गर्दछ। विसंगति पत्ता लगाउने एल्गोरिदमहरू, जस्तै आइसोलेशन फरेस्ट वा वन-क्लास SVM, वित्तीय लेनदेनहरूमा जालसाजी गतिविधिहरू, साइबर सुरक्षामा नेटवर्क घुसपैठ, वा भविष्यवाणी मर्मतमा उपकरण विफलताहरू पत्ता लगाउन प्रयोग गरिन्छ। यी एल्गोरिदमहरूले प्रशिक्षण र फ्ल्याग उदाहरणहरूको समयमा डेटामा सामान्य ढाँचाहरू सिक्छन् जुन विसंगतिहरूको रूपमा यी ढाँचाहरूसँग मेल खाँदैन।
यद्यपि असुरक्षित सिकाइ मोडेलहरूलाई प्रशिक्षणको लागि लेबल गरिएको डेटा आवश्यक पर्दैन, तिनीहरू अझै पनि डेटाको अन्तर्निहित संरचना सिक्न र क्लस्टरिङ, आयाम घटाउने, र विसंगति पत्ता लगाउने जस्ता प्रविधिहरू मार्फत बहुमूल्य अन्तरदृष्टिहरू निकाल्न प्रशिक्षण प्रक्रियाबाट गुज्रिरहेका छन्। असुरक्षित सिकाइ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर, व्यवसाय र संस्थाहरूले आफ्नो डेटामा लुकेका ढाँचाहरू उजागर गर्न, सूचित निर्णयहरू लिन, र आजको डेटा-संचालित संसारमा प्रतिस्पर्धात्मक किनारा प्राप्त गर्न सक्छन्।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्