localizeflow[bot]
42798a1b82
|
3 weeks ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| 1-Visualize | 4 months ago | |
| 2-K-Means | 8 months ago | |
| README.md | 3 weeks ago | |
README.md
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು
ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಅದರಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಾದೃಶ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಕರೆಯುವ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರೆ ಎಲ್ಲವೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರುವುದು, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಅಧ್ಯಯನದ ವಿರುದ್ಧವೆಂದು ಹೇಳಬಹುದು.
ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಷಯ: ನೈಜೀರಿಯನ್ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಸಂಗೀತ ಅಭಿರುಚಿಗಳಿಗೆ ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು 🎧
ನೈಜೀಮರಿಯ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಂಗೀತ ಅಭಿರುಚಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. Spotify ರಿಂದ ಸ್ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ (ಈ ಲೇಖನದಿಂದ ಪ್ರేరಿತ), ನೈಜೀರಿಯಾದಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಕೆಲವು ಸಂಗೀತಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿಯೂ ವಿವಿಧ ಹಾಡೆಗಳ 'ನೃತ್ಯ ಮಾಡಬಹುದಾದ' ಸ್ಕೋರ್, 'ಆಕೂಸ್ಟಿಕ್'ತೆ, ಗರಗು, 'ಮಾತುಕತೆ', ಜನಪ್ರಿಯತೆ ಮತ್ತು 에너지 ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿ ಇದೆ. ಈ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ!
ಮಾರ್ಸೆಲಾ ಲಾಸ್ಕೋಸ್ಕಿ ಅವರ ಅನ್ಸ್‌ಪ್ಲ್ಯಾಶ್ ನಲ್ಲಿ ತೆಗೆದ ಚಿತ್ರ
ಈ ಪಾಠ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದದಿದ್ದಾಗ ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್‌ಗಳಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಹಿಂದೆ ಕಲಿತ ವರ್ಗೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ಆದರೆ ಲೇಬಲ್ ಇಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ನಿಮಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಸಾಧನಗಳು ಇದ್ದು, ಅವುಗಳ ಮೂಲಕ ನೀವು ಗುಂಪು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ Azure ML ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ
ಪಾಠಗಳು
ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ಗಳು
ಈ ಪಾಠಗಳನ್ನು 🎶 ಜೆನ್ ಲೂಪರ್ ರವರು ರಚಿಸಿದ್ದರು, ಸಹಾಯಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ರಿಷಿತ್ ಡಾಗ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮುಹಮ್ಮದ್ ಸಾಕಿಬ್ ಖಾನ್ ಇನಾನ್ ರವರು ನೀಡಿದ್ದಾರೆ.
ನೈಜೀರಿಯನ್ ಹಾಡುಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸ್ಪೋಟಿಫೈ ಮೀಸಲಾಗಿಸಿಕೊಂಡ Kaggle ನಿಂದ ದೊರೆತಿದೆ.
ಈ ಪಾಠವನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದ ಉಪಯುಕ್ತ ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇವುಗಳು: ಐರಿಸ್ ಅನ್ವೇಷಣೆ, ಪರಿಚಯಾತ್ಮಕ ನೋಟ್‌ಬುಕ್, ಮತ್ತು ಕಲ್ಪಿತ ಎನ್‌ಜಿಒ ಉದಾಹರಣೆ.
ಅಸ್ವೀಕಾರ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.