मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के उपयोग | Clustering Algorithms in Machine Learning in Hindi

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मशीन लर्निंग की समस्याएँ बड़ी मात्रा में डेटा से निपटती हैं और मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं। मौजूदा समस्या के आधार पर मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न दृष्टिकोण और एल्गोरिदम हैं। मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण इन दृष्टिकोणों में से दो सबसे प्रमुख हैं। किसी विशिष्ट लक्षित दर्शकों के लिए किसी उत्पाद या सेवा के विपणन की एक महत्वपूर्ण वास्तविक जीवन की समस्या को क्लस्टरिंग नामक अप्रकाशित शिक्षण की मदद से आसानी से हल किया जा सकता है। यह लेख वास्तविक जीवन की समस्याओं और उदाहरणों के साथ क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की व्याख्या करेगा। आइए यह समझने से शुरुआत करें कि क्लस्टरिंग क्या है।

Table of Contents

मशीन लर्निंग में क्लस्टर क्या है?

मशीन लर्निंग में क्लस्टर क्या है?

what is cluster in machine learning in hindi

क्लस्टर शब्द पुराने अंग्रेजी शब्द ‘क्लाइस्टर’ से लिया गया है, जिसका अर्थ है एक गुच्छा। क्लस्टर समान चीजों या लोगों का एक समूह है जो एक साथ स्थित या घटित होते हैं। आमतौर पर, क्लस्टर के सभी बिंदु समान विशेषताओं को दर्शाते हैं; इसलिए, मशीन लर्निंग का उपयोग लक्षणों की पहचान करने और इन समूहों को अलग करने के लिए किया जा सकता है। यह मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के कई अनुप्रयोगों का आधार बनता है जो उद्योगों में डेटा समस्याओं का समाधान करते हैं।

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मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग क्या है

मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग क्या है?

what is clustering in machine learning in hindi

जैसा कि नाम से पता चलता है, क्लस्टरिंग में डेटा बिंदुओं को समान मानों के कई समूहों में विभाजित करना शामिल है। दूसरे शब्दों में, क्लस्टरिंग का उद्देश्य समान गुणों वाले समूहों को अलग करना और उन्हें अलग-अलग समूहों में एक साथ बांधना है। यह आदर्श रूप से मशीनों में मानव संज्ञानात्मक क्षमता का कार्यान्वयन है जो उन्हें विभिन्न वस्तुओं को पहचानने और उनके प्राकृतिक गुणों के आधार पर उनके बीच अंतर करने में सक्षम बनाता है। मनुष्यों के विपरीत, एक मशीन लर्निंग पायथन में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के लिए एक सेब या संतरे की पहचान करना बहुत मुश्किल है जब तक कि एक विशाल प्रासंगिक डेटासेट पर ठीक से प्रशिक्षित न किया जाए। अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम इस प्रशिक्षण को प्राप्त करते हैं, विशेष रूप से क्लस्टरिंग।  

सीधे शब्दों में कहें तो, क्लस्टर उन डेटा बिंदुओं का संग्रह है जिनमें समान मान या विशेषताएँ होती हैं और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम समान डेटा बिंदुओं को उनके मूल्यों या विशेषताओं के आधार पर अलग-अलग समूहों में समूहित करने की विधियाँ हैं। 

उदाहरण के लिए, एक साथ क्लस्टर किए गए डेटा बिंदुओं को एक समूह या क्लस्टर माना जा सकता है। इसलिए नीचे दिए गए चित्र में दो क्लस्टर हैं (प्रतिनिधित्व के लिए रंग के आधार पर विभेदित)। 

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मशीन लर्निंग में क्लस्टर का उपयोग

मशीन लर्निंग में क्लस्टर का उपयोग

Use of clusters in machine learning in hindi

जब आप बड़े डेटासेट के साथ काम कर रहे होते हैं, तो उनका विश्लेषण करने का एक प्रभावी तरीका सबसे पहले डेटा को तार्किक समूहों, उर्फ ​​​​क्लस्टर में विभाजित करना है। इस तरह, आप असंरचित डेटा के एक बड़े सेट से मूल्य निकाल सकते हैं। यह विशिष्ट निष्कर्षों के लिए डेटा का गहराई से विश्लेषण करने से पहले कुछ पैटर्न या संरचनाओं को निकालने के लिए डेटा पर नज़र डालने में आपकी मदद करता है। 

डेटा को समूहों में व्यवस्थित करने से डेटा की अंतर्निहित संरचना की पहचान करने में मदद मिलती है और उद्योगों में अनुप्रयोग मिलते हैं। उदाहरण के लिए, क्लस्टरिंग का उपयोग चिकित्सा विज्ञान के क्षेत्र में बीमारियों को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है और इसका उपयोग विपणन अनुसंधान में ग्राहक वर्गीकरण में भी किया जा सकता है। 

कुछ अनुप्रयोगों में, डेटा विभाजन अंतिम लक्ष्य है। दूसरी ओर, अन्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता या मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग विधियाँ सीखने की समस्याओं की तैयारी के लिए क्लस्टरिंग भी एक शर्त है। यह आवर्ती पैटर्न, अंतर्निहित नियमों और बहुत कुछ के रूप में डेटा में ज्ञान की खोज के लिए एक कुशल तकनीक है। इस निःशुल्क पाठ्यक्रम में क्लस्टरिंग के बारे में अधिक जानने का प्रयास करें: क्लस्टरिंग का उपयोग करके ग्राहक विभाजन

मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग के प्रकार

मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग के प्रकार

types of clustering in machine learning in hindi

क्लस्टरिंग कार्यों की व्यक्तिपरक प्रकृति को देखते हुए, विभिन्न एल्गोरिदम हैं जो विभिन्न प्रकार की क्लस्टरिंग समस्याओं के लिए उपयुक्त हैं। प्रत्येक समस्या में नियमों का एक अलग सेट होता है जो दो डेटा बिंदुओं के बीच समानता को परिभाषित करता है, इसलिए इसमें एक एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है जो क्लस्टरिंग के उद्देश्य के लिए सबसे उपयुक्त हो। आज, क्लस्टरिंग के लिए सौ से अधिक ज्ञात गहन शिक्षण में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम एल्गोरिदम हैं।

क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के प्रकार – Types of Clustering Algorithms in hindi

कनेक्टिविटी मॉडल

जैसा कि नाम से संकेत मिलता है, कनेक्टिविटी मॉडल डेटा बिंदुओं की निकटता के आधार पर डेटा बिंदुओं को वर्गीकृत करते हैं। यह इस धारणा पर आधारित है कि एक-दूसरे के करीब स्थित डेटा बिंदु दूर स्थित बिंदुओं की तुलना में अधिक समान विशेषताओं को दर्शाते हैं। एल्गोरिदम समूहों के व्यापक पदानुक्रम का समर्थन करता है जो कुछ बिंदुओं पर एक दूसरे के साथ विलय कर सकते हैं। यह डेटासेट के एकल विभाजन तक सीमित नहीं है। 

दूरी फ़ंक्शन का चुनाव व्यक्तिपरक है और प्रत्येक क्लस्टरिंग एप्लिकेशन के साथ भिन्न हो सकता है। कनेक्टिविटी मॉडल के साथ क्लस्टरिंग समस्या के समाधान के लिए दो अलग-अलग दृष्टिकोण भी हैं। पहला वह स्थान है जहां सभी डेटा बिंदुओं को अलग-अलग समूहों में वर्गीकृत किया जाता है और फिर दूरी घटने पर एकत्र किया जाता है। दूसरा दृष्टिकोण वह है जहां संपूर्ण डेटासेट को एक क्लस्टर के रूप में वर्गीकृत किया जाता है और फिर दूरी बढ़ने पर कई समूहों में विभाजित किया जाता है। भले ही मॉडल की आसानी से व्याख्या की जा सकती है, लेकिन इसमें बड़े डेटासेट को संसाधित करने की स्केलेबिलिटी का अभाव है। 

वितरण मॉडल (Distribution Model)

वितरण मॉडल एक ही वितरण से संबंधित क्लस्टर में सभी डेटा बिंदुओं की संभावना पर आधारित होते हैं, यानी, सामान्य वितरण या गाऊसी वितरण। थोड़ी कमी यह है कि मॉडल में ओवरफिटिंग से पीड़ित होने की अत्यधिक संभावना है। इस मॉडल का एक प्रसिद्ध उदाहरण अपेक्षा-अधिकतमकरण एल्गोरिथ्म है।

घनत्व मॉडल (Density Model)

ये मॉडल डेटा बिंदुओं के विभिन्न घनत्वों के लिए डेटा स्थान की खोज करते हैं और विभिन्न घनत्व क्षेत्रों को अलग करते हैं। फिर यह क्लस्टर के रूप में उसी क्षेत्र के भीतर डेटा बिंदु निर्दिष्ट करता है। DBSCAN और OPTICS घनत्व मॉडल के दो सबसे आम उदाहरण हैं। 

केन्द्रक मॉडल (Centroid Model)

सेंट्रॉइड मॉडल पुनरावृत्त क्लस्टरिंग एल्गोरिदम हैं जहां डेटा बिंदुओं के बीच समानता क्लस्टर के सेंट्रॉइड से उनकी निकटता के आधार पर प्राप्त की जाती है। सेंट्रोइड (क्लस्टर का केंद्र) यह सुनिश्चित करने के लिए बनाया जाता है कि केंद्र से डेटा बिंदुओं की दूरी न्यूनतम हो। ऐसी क्लस्टरिंग समस्याओं का समाधान आमतौर पर कई परीक्षणों में अनुमानित किया जाता है। सेंट्रोइड मॉडल का एक उदाहरण K-मीन्स एल्गोरिथम है। 

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सामान्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम

clustering in machine learning

General Clustering Algorithm in hindi

के-मीन्स अब तक का सबसे लोकप्रिय क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है, यह देखते हुए कि डाटा साइंस और मशीन लर्निंग की समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को समझना और लागू करना बहुत आसान है । यहां बताया गया है कि आप अपनी क्लस्टरिंग समस्या पर के-मीन्स एल्गोरिदम कैसे लागू कर सकते हैं

के-मीन्स क्लस्टरिंग – kmeans Clustering in Machine Learning in hindi

पहला चरण बेतरतीब ढंग से कई समूहों का चयन करना है, जिनमें से प्रत्येक को एक चर ‘k’ द्वारा दर्शाया गया है। इसके बाद, प्रत्येक क्लस्टर को एक सेंट्रोइड सौंपा गया है, यानी, उस विशेष क्लस्टर का केंद्र। भिन्नता को कम करने के लिए केन्द्रक को एक दूसरे से यथासंभव दूर परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। सभी सेंट्रोइड परिभाषित होने के बाद, प्रत्येक डेटा बिंदु उस क्लस्टर को सौंपा जाता है जिसका सेंट्रोइड निकटतम दूरी पर होता है। 

एक बार जब सभी डेटा बिंदु संबंधित क्लस्टरों को आवंटित कर दिए जाते हैं, तो प्रत्येक क्लस्टर के लिए सेंट्रोइड फिर से आवंटित किया जाता है। एक बार फिर, सभी डेटा बिंदुओं को नए परिभाषित सेंट्रोइड्स से उनकी दूरी के आधार पर विशिष्ट समूहों में पुनर्व्यवस्थित किया जाता है। यह प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक केन्द्रक अपने स्थान से हिलना बंद नहीं कर देते। 

के-मीन्स एल्गोरिदम नए डेटा को समूहीकृत करने में अद्भुत काम करता है। इस एल्गोरिदम के कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोग सेंसर माप, ऑडियो डिटेक्शन और छवि विभाजन में हैं। 

आइए K मीन्स क्लस्टरिंग के R कार्यान्वयन पर एक नज़र डालें।

K का अर्थ है ‘R’ के साथ क्लस्टरिंग

हेड() फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटासेट के पहले कुछ रिकॉर्ड पर एक नज़र डालना

सिर (आईरिस) ## बाह्यदल.लंबाई पंखुड़ी.चौड़ाई पंखुड़ी.लंबाई पंखुड़ी.चौड़ाई प्रजाति ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 सेटोसा ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 सेटोसा ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 सेटोसा ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 सेटोसा ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 सेटोसा ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 सेटोसा

श्रेणीबद्ध स्तंभ ‘प्रजाति’ को हटाया जा रहा है क्योंकि k-साधन केवल संख्यात्मक स्तंभों पर लागू किया जा सकता है

आईरिस.न्यू<- आईरिस[, सी (1,2,3,4)] सिर (आईरिस.नया) ## बाह्यदल.लंबाई पंखुड़ी.चौड़ाई पंखुड़ी.लंबाई पंखुड़ी.चौड़ाई ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4

समूहों की आदर्श संख्या की पहचान करने के लिए एक स्क्री-प्लॉट बनाना

totWss= प्रतिनिधि (0,5)
for (k in 1 : 5){
set.seed (100)
  clust= kmeans (x=iris.new, केन्द्रों=k, nstart=5)
  totWss[k]=clust $ कुल। भीतर
}
प्लॉट ( सी (1 : 5), टोटडब्ल्यूएसएस, टाइप = “बी”, xlab = “क्लस्टरों की संख्या”,
    ylab = “समूहों के भीतर वर्गों का योग’ का योग”) 

क्लस्टरिंग की कल्पना करना 

पुस्तकालय (क्लस्टर) पुस्तकालय (एफपीसी) ## चेतावनी: पैकेज ‘एफपीसी’ आर संस्करण 3.6.2 के तहत बनाया गया था क्लस <- किमी का अर्थ है (आईरिस.नया, केंद्र=3) प्लॉटक्लस्टर (iris.new, clus $ क्लस्टर)

क्लस्पलॉट (आईरिस.नया, क्लस $ क्लस्टर, रंग = सत्य, छाया = टी)

क्लस्टर को मूल डेटासेट में जोड़ना

आईरिस.न्यू<- सीबाइंड (आईरिस.न्यू,क्लस्टर=क्लस $ क्लस्टर)  सिर (आईरिस.नया) ## बाह्यदल.लंबाई बाह्यदल.चौड़ाई पंखुड़ी.लंबाई पंखुड़ी.चौड़ाई क्लस्टर ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 1 ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 1 ## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 1 ## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 1 ## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 1 ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 1

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मशीन लर्निंग में DBSCAN क्लस्टरिंग एल्गोरिदम

मशीन लर्निंग में DBSCAN क्लस्टरिंग एल्गोरिदम

DBSCAN Clustering Algorithms in Machine Learning in hindi


DBSCAN सबसे आम घनत्व-आधारित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है और इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। एल्गोरिथ्म एक मनमाना प्रारंभिक बिंदु चुनता है, और इस बिंदु के पड़ोस को एक दूरी ईपीएसलॉन ‘ε’ का उपयोग करके निकाला जाता है। वे सभी बिंदु जो एप्सिलॉन की दूरी के भीतर हैं, पड़ोस के बिंदु हैं। यदि ये बिंदु संख्या में पर्याप्त हैं, तो क्लस्टरिंग प्रक्रिया शुरू होती है, और हमें अपना पहला क्लस्टर मिलता है। यदि पर्याप्त पड़ोसी डेटा बिंदु नहीं हैं, तो पहले बिंदु को शोर लेबल किया जाता है।

इस पहले क्लस्टर में प्रत्येक बिंदु के लिए, पड़ोसी डेटा बिंदु (वह जो संबंधित बिंदु के साथ ईपीएसलॉन दूरी के भीतर है) भी उसी क्लस्टर में जोड़े जाते हैं। क्लस्टर में प्रत्येक बिंदु के लिए प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि कोई और डेटा बिंदु न रह जाए जिसे जोड़ा जा सके। 

एक बार जब हम वर्तमान क्लस्टर के साथ काम पूरा कर लेते हैं, तो एक अनविज़िट बिंदु को अगले क्लस्टर के पहले डेटा बिंदु के रूप में लिया जाता है, और सभी पड़ोसी बिंदुओं को इस क्लस्टर में वर्गीकृत किया जाता है। यह प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि सभी बिंदुओं को ‘विज़िट’ के रूप में चिह्नित नहीं किया जाता है। 

अन्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की तुलना में DBSCAN के कुछ फायदे हैं:

  1. इसके लिए क्लस्टरों की पूर्व-निर्धारित संख्या की आवश्यकता नहीं है
  2. आउटलेर्स को शोर के रूप में पहचानता है
  3. मनमाने आकार और आकार के समूहों को आसानी से ढूंढने की क्षमता

पायथन के साथ DBSCAN का उपयोग – Using DBSCAN with Python in Hindi

from sklearn import datasets import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN iris = datasets.load_iris() x = iris.data[:, :4] # we only take the first two features. DBSC = DBSCAN() cluster_D = DBSC.fit_predict(x) print(cluster_D) plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=cluster_D,cmap=’rainbow’)

[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1

<matplotlib.collections.PathCollection 0x7f38b0c48160 पर>

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मशीन लर्निंग में पदानुक्रमित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम

clustering machine learning

hierarchical Clustering Algorithms in Machine Learning in hindi

पदानुक्रमित क्लस्टरिंग को विभाजनकारी और समूहीकृत क्लस्टरिंग में वर्गीकृत किया गया है। मूल रूप से, इन एल्गोरिदम में डेटा समानता अवलोकनों में पदानुक्रम के आधार पर क्रम में क्रमबद्ध क्लस्टर होते हैं।

विभाजनकारी क्लस्टरिंग, या ऊपर से नीचे का दृष्टिकोण, सभी डेटा बिंदुओं को एक ही क्लस्टर में समूहित करता है। फिर यह इसे एक दूसरे से सबसे कम समानता वाले दो समूहों में विभाजित करता है। प्रक्रिया दोहराई जाती है, और समूहों को तब तक विभाजित किया जाता है जब तक ऐसा करने की कोई गुंजाइश न रह जाए। 

एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग, या बॉटम-अप दृष्टिकोण, प्रत्येक डेटा बिंदु को एक क्लस्टर के रूप में निर्दिष्ट करता है और सबसे समान क्लस्टर को एकत्रित करता है। इसका अनिवार्य रूप से मतलब समान डेटा को एक क्लस्टर में एक साथ लाना है। 

दोनों दृष्टिकोणों में से, विभाजनकारी क्लस्टरिंग अधिक सटीक है। लेकिन फिर, यह फिर से समस्या के प्रकार और उपलब्ध डेटासेट की प्रकृति पर निर्भर करता है कि मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की आवश्यकताएँ में किसी विशिष्ट क्लस्टरिंग समस्या पर कौन सा दृष्टिकोण लागू किया जाए। 

पायथन के साथ पदानुक्रमित क्लस्टरिंग का प्रयोग – Using Hierarchical Clustering with Python in Hindi

#Import libraries from sklearn import datasets import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering #import the dataset iris = datasets.load_iris() x = iris.data[:, :4] # we only take the first two features. hier_clustering = AgglomerativeClustering(3) clusters_h = hier_clustering.fit_predict(x) print(clusters_h ) plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=clusters_h ,cmap=’rainbow’)

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 0 0 2 2 2 0 2 0 2 0 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 0 2 2 2 0 2 2 2 0 2 2 2 0 2 2 0]

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x7f38b0bcbb00>

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मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का प्रयोग

क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का प्रयोग

Use of clustering algorithms in machine learning in hindi

क्लस्टरिंग के उद्योगों में विविध अनुप्रयोग हैं और यह मशीन सीखने की ढेर सारी समस्याओं का एक प्रभावी समाधान है।

  • इसका उपयोग बाजार अनुसंधान में प्रासंगिक ग्राहक आधारों और दर्शकों को चिह्नित करने और खोजने के लिए किया जाता है।
  • छवि पहचान तकनीकों की सहायता से पौधों और जानवरों की विभिन्न प्रजातियों को वर्गीकृत करना
  • यह पौधों और जानवरों के वर्गीकरण को प्राप्त करने में मदद करता है और आबादी की अंतर्निहित संरचनाओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए समान कार्यक्षमता वाले जीन को वर्गीकृत करता है।
  • यह शहरी नियोजन में घरों के समूहों और अन्य सुविधाओं की उनके प्रकार, मूल्य और भौगोलिक निर्देशांक के अनुसार पहचान करने के लिए लागू होता है।
  • यह समान भूमि उपयोग के क्षेत्रों की भी पहचान करता है और उन्हें कृषि, वाणिज्यिक, औद्योगिक, आवासीय आदि के रूप में वर्गीकृत करता है।
  • सूचना खोज के लिए वेब पर दस्तावेज़ों को वर्गीकृत करता है
  • डेटा वितरण में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और विभिन्न समूहों की विशेषताओं का निरीक्षण करने के लिए डेटा माइनिंग फ़ंक्शन के रूप में अच्छी तरह से लागू होता है

मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की आवश्यकताएँ

  • बाहरी पहचान अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने पर क्रेडिट और बीमा धोखाधड़ी की पहचान करता है
  • भूकंप प्रभावित क्षेत्रों का अध्ययन करके उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान करने में सहायक (अन्य प्राकृतिक खतरों के लिए भी लागू)
  • एक सरल अनुप्रयोग पुस्तकालयों में विषयों, शैली और अन्य विशेषताओं के आधार पर पुस्तकों का समूह बनाना हो सकता है
  • एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग कैंसर कोशिकाओं को स्वस्थ कोशिकाओं के विरुद्ध वर्गीकृत करके उनकी पहचान करना है
  • सर्च इंजन क्लस्टरिंग तकनीकों का उपयोग करके खोज क्वेरी के निकटतम समान ऑब्जेक्ट के आधार पर खोज परिणाम प्रदान करते हैं
  • वायरलेस नेटवर्क ऊर्जा खपत में सुधार और डेटा ट्रांसमिशन को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं
  • सोशल मीडिया पर हैशटैग एक ही हैशटैग के साथ सभी पोस्ट को एक स्ट्रीम के तहत वर्गीकृत करने के लिए क्लस्टरिंग तकनीकों का भी उपयोग करते हैं

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निष्कर्ष (Conclusion)

मशीन लर्निंग ने हाल के वर्षों में कई क्षेत्रों और उद्योगों में क्रांति ला दी है। स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा से सीखने और सुधार करने की कंप्यूटर एल्गोरिदम की क्षमता ने कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, रोबोटिक्स और बहुत कुछ जैसे क्षेत्रों में सफलताएं हासिल की हैं। भविष्य को देखते हुए, मशीन लर्निंग आगे बढ़ती रहेगी और नए डोमेन में लागू होती रहेगी। बड़े डेटासेट और अधिक गणना शक्ति के साथ, तकनीकें तेजी से परिष्कृत हो जाएंगी। हालाँकि, पूर्वाग्रह, व्याख्यात्मकता और डेटा गोपनीयता जैसे मुद्दों पर अभी भी चुनौतियाँ हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता होगी। कुल मिलाकर, मशीन लर्निंग एक रोमांचक तकनीक है जो कई आशाजनक अनुप्रयोगों के साथ तेजी से विकसित हो रही है, हालांकि इसे जिम्मेदारी से विकसित करने के लिए सावधानीपूर्वक प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

मशीन लर्निंग में क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

Q. मशीन लर्निंग इंटरव्यू में किस प्रकार के प्रश्न पूछे जाते हैं?

Ans. मशीन लर्निंग भूमिकाओं के लिए तकनीकी और प्रोग्रामिंग साक्षात्कार प्रश्न आम हैं। भर्तीकर्ता मौलिक मशीन सीखने के तरीकों और गहरी शिक्षा, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और यादृच्छिक नमूनाकरण जैसी अवधारणाओं के बारे में आपके ज्ञान का आकलन करना चाहते हैं।

Q. अंडरफिटिंग और ओवरफिटिंग क्या है?

Ans. संक्षेप में: ओवरफिटिंग का मतलब है कि तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण डेटा पर बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन जैसे ही यह समस्या डोमेन से कुछ नया डेटा देखता है, विफल हो जाता है। दूसरी ओर, अंडरफिटिंग का मतलब है कि मॉडल दोनों डेटासेट पर खराब प्रदर्शन करता है।

Q. मशीन लर्निंग की सीमाएँ क्या हैं?

Ans. सबसे बड़ी सीमाओं में से एक यह है कि इसे प्रभावी ढंग से काम करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। यह एक चुनौती हो सकती है, खासकर छोटे व्यवसायों के लिए जिनके पास बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच नहीं हो सकती है। 22 मार्च 2023

Q. एमएल में परिकल्पना क्या है?

Ans. परिकल्पना एक ऐसा फ़ंक्शन है जो पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में लक्ष्य का सबसे अच्छा वर्णन करता है। यह परिकल्पना कि एक एल्गोरिदम सामने आएगा, डेटा पर निर्भर करता है और उन प्रतिबंधों और पूर्वाग्रहों पर भी निर्भर करता है जो हमने डेटा पर लगाए हैं।

Q. ओवरफिटिंग डेटा क्या है?

Ans. ओवरफिटिंग एक अवांछनीय मशीन लर्निंग व्यवहार है जो तब होता है जब मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण डेटा के लिए सटीक पूर्वानुमान देता है लेकिन नए डेटा के लिए नहीं।

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