کیا ایک غیر زیر نگرانی ماڈل کو تربیت کی ضرورت ہے حالانکہ اس میں کوئی لیبل والا ڈیٹا نہیں ہے؟
مشین لرننگ میں ایک غیر زیر نگرانی ماڈل کو تربیت کے لیے لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہوتی ہے کیونکہ اس کا مقصد پہلے سے طے شدہ لیبل کے بغیر ڈیٹا کے اندر پیٹرن اور تعلقات تلاش کرنا ہے۔ اگرچہ غیر زیر نگرانی سیکھنے میں لیبل لگائے گئے ڈیٹا کا استعمال شامل نہیں ہے، لیکن ماڈل کو ڈیٹا کی بنیادی ساخت کو سیکھنے کے لیے ابھی بھی تربیتی عمل سے گزرنا پڑتا ہے۔
لیبل والے ڈیٹا کی عدم موجودگی میں ہم کلسٹرنگ الگورتھم کی کارکردگی کا اندازہ کیسے لگاتے ہیں؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر Python کے ساتھ مشین لرننگ میں، لیبل والے ڈیٹا کی عدم موجودگی میں کلسٹرنگ الگورتھم کی کارکردگی کا جائزہ لینا ایک اہم کام ہے۔ کلسٹرنگ الگورتھم غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک ہیں جن کا مقصد ایک جیسے ڈیٹا پوائنٹس کو ان کے موروثی نمونوں اور مماثلتوں کی بنیاد پر اکٹھا کرنا ہے۔ جبکہ لیبل شدہ ڈیٹا کی عدم موجودگی
کے-مینز اور میین شفٹ کلسٹرنگ الگورتھم میں کیا فرق ہے؟
کلسٹرنگ کے کاموں کے لیے مشین لرننگ کے میدان میں کے-مینز اور میین شفٹ کلسٹرنگ الگورتھم دونوں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔ اگرچہ وہ ڈیٹا پوائنٹس کو کلسٹرز میں گروپ کرنے کے مقصد کو بانٹتے ہیں، وہ اپنے نقطہ نظر اور خصوصیات میں مختلف ہوتے ہیں۔ K-means ایک سنٹرائیڈ پر مبنی کلسٹرنگ الگورتھم ہے جس کا مقصد ڈیٹا کو k کے الگ الگ کلسٹرز میں تقسیم کرنا ہے۔ یہ
مختلف سائز والے گروپس کو کلسٹر کرتے وقت k-means الگورتھم کی کیا حد ہوتی ہے؟
کے-مینز الگورتھم مشین لرننگ میں وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا کلسٹرنگ الگورتھم ہے، خاص طور پر غیر زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں میں۔ اس کا مقصد ڈیٹا پوائنٹس کی مماثلت کی بنیاد پر ڈیٹاسیٹ کو k الگ الگ کلسٹرز میں تقسیم کرنا ہے۔ تاہم، جب مختلف سائز کے گروپوں کو کلسٹر کرنے کی بات آتی ہے تو k-means الگورتھم کی کچھ حدود ہوتی ہیں۔ اس جواب میں ہم غور کریں گے۔