আনসুপারভাইজড লার্নিং (Unsupervised Learning) এর উদাহরণ
আনসুপারভাইজড লার্নিং হল যখন একটি অলেবেলড ডেটা সেট দেওয়া হয়, যেটি বিশ্লেষণ করতে হয় এবং তার ভিতরে প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে হয়। উদাহরণগুলো হল ডায়মেনশন রিডাকশন এবং ক্লাস্টারিং। ট্রেনিং মেশিনকে দেওয়া হয় এমন ডেটার গ্রুপ দিয়ে যেটি লেবেলড, ক্লাসিফাইড, বা ক্যাটেগরাইজড নয়, এবং অ্যালগরিদমকে সাবধানতা ছাড়া সেটি ডেটার ওপর কাজ করতে হয়। আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর লক্ষ্য হল ইনপুট রেকর্ডকে নতুন ফিচার বা একই প্যাটার্ন থাকা অবজেক্টের সেটে রিস্ট্রাকচার করা।
ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস çeşitli মাপদণ্ডের ওপর ভিত্তি করে একই রেকর্ডের গ্রুপ বা ক্লাস্টার গঠনে ব্যবহৃত হয়। মূল ডিজাইন হল ক্লাস্টারগুলোকেও এমনভাবে সংজ্ঞায়িত করা যাতে সেগুলো অ্যানালাইসিসের উদ্দেশ্যে উপযোগী হয়। এই ডেটা বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়েছে, যেমন জ্যোতির্বিজ্ঞান, পুরাতত্ত্ব, চিকিৎসা, রসায়ন, শিক্ষা, মনোবিজ্ঞান, ভাষাবিজ্ঞান, এবং সমাজবিজ্ঞান।
গুগল (Google) ক্লাস্টারিং-এর একটি উদাহরণ যা আনসুপারভাইজড লার্নিং ব্যবহার করে নিউজ আইটেম গ্রুপ করে তাদের কন্টেন্টের ওপর ভিত্তি করে। গুগলের কাছে লক্ষ লক্ষ নিউজ আইটেম আছে বিভিন্ন টপিকের ওপর লেখা এবং তাদের ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম অবশ্যকভাবে এই নিউজ আইটেমগুলোকেও একই বা সম্পর্কিত টপিকের ছোট সংখ্যক গ্রুপে গোষ্ঠীভুক্ত করে একাধিক অ্যাট্রিবিউট ব্যবহার করে, যেমন ওয়ার্ড ফ্রিকোয়েন্সি, সেন্টেন্স লেন্থ, পেজ কাউন্ট, ইত্যাদি।
আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর বিভিন্ন উদাহরণ
কম্পিউটিং ক্লাস্টার সংগঠিত করা (Organize computing clusters)
সার্ভারের জিওগ্রাফিক লোকেশন নির্ধারিত হয় বিশ্বের একটি নির্দিষ্ট এলাকা থেকে প্রাপ্ত ওয়েব রিকোয়েস্টের ক্লাস্টারিং-এর ওপর ভিত্তি করে। লোকাল সার্ভার শুধু সেই অঞ্চলের মানুষ দ্বারা প্রাপ্য ডেটা ধারণ করবে।
সোশ্যাল নেটওয়ার্ক অ্যানালাইসিস (Social network analysis)
সোশ্যাল নেটওয়ার্ক অ্যানালাইসিস বন্ধুদের ক্লাস্টার তৈরি করতে করা হয় তাদের মধ্যে কমিউনিকেশনের ফ্রিকোয়েন্সির ওপর ভিত্তি করে। এমন অ্যানালাইসিস কিছু সোশ্যাল নেটওয়ার্কিং ওয়েবসাইটের ব্যবহারকারীদের মধ্যে লিংক প্রকাশ করে।
маркет সেগমেন্টেশন (Market segmentation)
বিক্রয় সংস্থাগুলো তাদের কাস্টমারকে একাধিক সেগমেন্টে ক্লাস্টার বা গ্রুপ করতে পারে তাদের পূর্বের বিল্ড আইটেমের ওপর ভিত্তি করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বড় সুপারস্টোর গ্রোসারি আইটেম সম্পর্কে একটি SMS পাঠাতে চাইতে পারে নির্দিষ্টভাবে তার গ্রোসারি কাস্টমারদের কাছে সব কাস্টমারকে পাঠানোর পরিবর্তে।
এটি শুধু সস্তা নয় বরং সुपérieuresও;畢竟 যারা কেবল আপারেল কেনে সেগুলোর জন্য এটি একটি অপ্রাসঙ্গিক বিরক্তি হতে পারে। কেনার ইতিহাসের ওপর ভিত্তি করে কাস্টমারকে একাধিক সেগমেন্টে একত্রিত করলে স্টোরকে সঠিক কাস্টমার টার্গেট করতে দেয় সেলস বাড়াতে এবং প্রফিট বাড়াতে।
জ্যোতির্বিজ্ঞান ডেটা অ্যানালাইসিস (Astronomical data analysis)
জ্যোতির্বিজ্ঞানীরা উচ্চ দূরবীন ব্যবহার করে গ্যালাক্সি এবং তারকা অধ্যয়ন করতে। আলোতে প্যাটার্ন বা আলোর একত্রিত হওয়া বিভিন্ন আকাশের অংশ থেকে ধরা হয়েছে একাধিক গ্যালাক্সি, গ্রহ, এবং উপগ্রহ চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।
