మెషీన్ లెర్నింగ్లో పర్యవేక్షించబడని మోడల్కు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది ముందే నిర్వచించబడిన లేబుల్లు లేకుండా డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటా వినియోగాన్ని కలిగి ఉండనప్పటికీ, డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవడానికి మరియు అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు మోడల్కు ఇంకా శిక్షణ ప్రక్రియ అవసరం. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో శిక్షణ ప్రక్రియలో క్లస్టరింగ్, డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ వంటి పద్ధతులు ఉంటాయి.
K- మీన్స్ క్లస్టరింగ్ లేదా క్రమానుగత క్లస్టరింగ్ వంటి క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు సాధారణంగా పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో సారూప్య డేటా పాయింట్లను వాటి లక్షణాల ఆధారంగా సమూహపరచడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ అల్గారిథమ్లు డేటాను క్లస్టర్లుగా విభజించడం ద్వారా డేటాలోని నమూనాలు మరియు నిర్మాణాలను గుర్తించడంలో మోడల్కి సహాయపడతాయి. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్లో, క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు కస్టమర్లను వారి కొనుగోలు ప్రవర్తన లేదా డెమోగ్రాఫిక్ సమాచారం ఆధారంగా సమూహపరచగలవు, వ్యాపారాలు నిర్దిష్ట కస్టమర్ సెగ్మెంట్లను తగిన మార్కెటింగ్ వ్యూహాలతో లక్ష్యంగా చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ (PCA) లేదా t-SNE వంటి డైమెన్షనాలిటీ రిడక్షన్ టెక్నిక్లు కూడా పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని సంరక్షించేటప్పుడు దానిలోని లక్షణాల సంఖ్యను తగ్గించడానికి అవసరం. డేటా యొక్క పరిమాణాన్ని తగ్గించడం ద్వారా, ఈ పద్ధతులు మోడల్కు డేటాలోని సంక్లిష్ట సంబంధాలను దృశ్యమానం చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడతాయి. ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్లో, ముఖ్యమైన దృశ్యమాన సమాచారాన్ని నిలుపుకుంటూ చిత్రాలను కుదించడానికి డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపును ఉపయోగించవచ్చు, ఇది పెద్ద డేటాసెట్లను విశ్లేషించడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం సులభం చేస్తుంది.
అనోమలీ డిటెక్షన్ అనేది పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం యొక్క మరొక ముఖ్యమైన అప్లికేషన్, ఇక్కడ మోడల్ సాధారణ ప్రవర్తన నుండి వైదొలిగే డేటాలోని అవుట్లెర్స్ లేదా అసాధారణ నమూనాలను గుర్తిస్తుంది. ఐసోలేషన్ ఫారెస్ట్ లేదా వన్-క్లాస్ SVM వంటి అనోమలీ డిటెక్షన్ అల్గారిథమ్లు ఆర్థిక లావాదేవీలలో మోసపూరిత కార్యకలాపాలు, సైబర్ సెక్యూరిటీలో నెట్వర్క్ చొరబాట్లు లేదా ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్లో పరికరాల వైఫల్యాలను గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఈ అల్గారిథమ్లు శిక్షణ సమయంలో డేటాలోని సాధారణ నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి మరియు అసాధారణతలుగా ఈ నమూనాలకు అనుగుణంగా లేని సందర్భాలను ఫ్లాగ్ చేస్తాయి.
పర్యవేక్షించబడని లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేనప్పటికీ, డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని తెలుసుకోవడానికి మరియు క్లస్టరింగ్, డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ వంటి టెక్నిక్ల ద్వారా విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు అవి ఇప్పటికీ శిక్షణా ప్రక్రియలో ఉన్నాయి. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, వ్యాపారాలు మరియు సంస్థలు తమ డేటాలో దాచిన నమూనాలను వెలికితీస్తాయి, సమాచారంతో నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు మరియు నేటి డేటా ఆధారిత ప్రపంచంలో పోటీతత్వాన్ని పొందుతాయి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి