কম্পিউটার

Unsupervised Learning এর উদাহরণ কি কি?


তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা হল যখন এটি লেবেলবিহীন ডেটার একটি সেট সরবরাহ করতে পারে, যা বিশ্লেষণ করতে এবং ভিতরে প্যাটার্নগুলি খুঁজে বের করতে হবে। উদাহরণ হল মাত্রা হ্রাস এবং ক্লাস্টারিং। প্রশিক্ষণটি মেশিনের সাথে সমর্থিত হয় ডেটার গ্রুপ যা লেবেল, শ্রেণীবদ্ধ বা শ্রেণীবদ্ধ করা হয়নি এবং কিছু তত্ত্বাবধান ছাড়াই সেই ডেটার সুবিধার জন্য প্রয়োজনীয় অ্যালগরিদম। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার উদ্দেশ্য হল ইনপুট রেকর্ডকে নতুন বৈশিষ্ট্য বা একই প্যাটার্ন সহ বস্তুর সেটে পুনর্গঠন করা।

ক্লাস্টার বিশ্লেষণ এই রেকর্ডগুলির উপর করা বিভিন্ন ব্যবস্থার উপর নির্ভর করে একই রেকর্ডের গ্রুপ বা ক্লাস্টার গঠন করতে ব্যবহৃত হয়। মূল নকশা হল ক্লাস্টারগুলিকে এমনভাবে সংজ্ঞায়িত করা যা বিশ্লেষণের উদ্দেশ্যের জন্য উপযোগী হতে পারে। এই তথ্যটি জ্যোতির্বিদ্যা, প্রত্নতত্ত্ব, চিকিৎসাবিদ্যা, রসায়ন, শিক্ষা, মনোবিজ্ঞান, ভাষাবিজ্ঞান এবং সমাজবিজ্ঞানের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়েছে।

গুগুল হল ক্লাস্টারিং এর একটি দৃষ্টান্ত যার জন্য সংবাদ আইটেমগুলিকে তাদের বিষয়বস্তুর উপর নির্ভর করে গ্রুপ করার জন্য তত্ত্বাবধান ছাড়া শেখার প্রয়োজন। Google-এর একাধিক বিষয়ের উপর লেখা লক্ষ লক্ষ সংবাদ আইটেমগুলির একটি সেট রয়েছে এবং তাদের ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম অগত্যা এই সংবাদ আইটেমগুলিকে একটি ছোট সংখ্যায় গোষ্ঠীভুক্ত করে যা শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি, বাক্যের দৈর্ঘ্য, পৃষ্ঠার সংখ্যা, ইত্যাদি সহ একাধিক বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত বা একই রকম।

আনসুপারভাইজড লার্নিং এর বিভিন্ন উদাহরণ রয়েছে যা নিম্নরূপ -

কম্পিউটিং ক্লাস্টারগুলি সংগঠিত করুন৷ − সার্ভারের ভৌগলিক এলাকা নির্ধারণ করা হয় বিশ্বের একটি নির্দিষ্ট এলাকা থেকে প্রাপ্ত ওয়েব অনুরোধের ক্লাস্টারিংয়ের ভিত্তিতে। স্থানীয় সার্ভারে শুধুমাত্র সেই অঞ্চলের মানুষের দ্বারা ঘন ঘন তৈরি করা ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা হবে৷

সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ − বন্ধুদের ক্লাস্টার তৈরি করার জন্য সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ করা হয় তাদের মধ্যে সংযোগের ফ্রিকোয়েন্সির উপর নির্ভর করে। এই ধরনের বিশ্লেষণ কিছু সামাজিক নেটওয়ার্কিং ওয়েবসাইটের ব্যবহারকারীদের মধ্যে লিঙ্ক প্রকাশ করে।

বাজার বিভাজন - বিক্রয় সংস্থাগুলি তাদের ব্যবহারকারীদের তাদের পূর্বের বিলকৃত আইটেমের ভিত্তিতে একাধিক বিভাগে ক্লাস্টার বা গোষ্ঠীবদ্ধ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বড় সুপারস্টোরের সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে সেই SMS পাঠানোর পরিবর্তে বিশেষত মুদিখানার ব্যবহারকারীদের জন্য মুদির উপাদান সম্পর্কে একটি এসএমএস পাঠানোর প্রয়োজন হতে পারে।

এটি কেবল সস্তাই নয় বরং উচ্চতর; সর্বোপরি এটি তাদের জন্য একটি অপ্রাসঙ্গিক বিরক্তিকর হতে পারে যারা শুধুমাত্র দোকান থেকে পোশাক কিনে থাকেন। ব্যবহারকারীদের তাদের ক্রয়ের ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে একাধিক সেগমেন্টে একত্রিত করা দোকানটিকে বিক্রয় বাড়ানো এবং এর মুনাফা বাড়ানোর জন্য সঠিক ব্যবহারকারীদের ফোকাস করতে দেবে।

জ্যোতির্বিদ্যা সংক্রান্ত তথ্য বিশ্লেষণ − জ্যোতির্বিজ্ঞানীদের গ্যালাক্সি এবং নক্ষত্র অধ্যয়নের জন্য উচ্চ টেলিস্কোপ প্রয়োজন। আলোর নকশা বা আকাশের একাধিক অংশ থেকে প্রাপ্ত আলোর সমন্বয় একাধিক ছায়াপথ, গ্রহ এবং উপগ্রহ চিনতে সাহায্য করে।


  1. প্যাটার্ন মাইনিং এর অ্যাপ্লিকেশন কি?

  2. পরিসংখ্যানগত ডেটা মাইনিংয়ের পদ্ধতিগুলি কী কী?

  3. ডেটা ইন্টিগ্রিটি কত প্রকার?

  4. স্টেগানোগ্রাফির প্রয়োগ কী?