3.8 KiB
Mga modelo ng clustering para sa machine learning
Ang clustering ay isang gawain sa machine learning kung saan hinahanap nito ang mga bagay na magkatulad at pinagsasama-sama ang mga ito sa mga grupo na tinatawag na mga cluster. Ang pinagkaiba ng clustering sa ibang mga pamamaraan sa machine learning, ay awtomatiko itong nangyayari, sa katunayan, maaari nating sabihin na ito ay kabaligtaran ng supervised learning.
Panrehiyong paksa: mga modelo ng clustering para sa musikal na panlasa ng mga tagapakinig sa Nigeria 🎧
Ang magkakaibang tagapakinig ng Nigeria ay may magkakaibang musikal na panlasa. Gamit ang datos na kinolekta mula sa Spotify (na hango sa artikulong ito), tingnan natin ang ilang musikang popular sa Nigeria. Kasama sa dataset na ito ang datos tungkol sa 'danceability' score, 'acousticness', lakas ng tunog, 'speechiness', kasikatan, at enerhiya ng iba't ibang kanta. Kapana-panabik na tuklasin ang mga pattern sa datos na ito!
Larawan ni Marcela Laskoski sa Unsplash
Sa seryeng ito ng mga aralin, matutuklasan mo ang mga bagong paraan sa pagsusuri ng datos gamit ang mga teknik ng clustering. Lalo na itong kapaki-pakinabang kapag ang dataset mo ay walang mga label. Kung mayroon man, maaaring mas maging kapaki-pakinabang ang mga teknik ng classification na natutunan mo sa mga naunang aralin. Ngunit sa mga pagkakataon na nais mong pagsamahin ang mga di-naka-label na datos, ang clustering ay isang mahusay na paraan upang matuklasan ang mga pattern.
May mga kapaki-pakinabang na low-code na mga kasangkapan na makakatulong sa iyo na matutunan ang paggamit ng mga clustering model. Subukan ang Azure ML para sa gawaing ito
Mga Aralin
Mga Kredito
Ang mga araling ito ay isinulat ni 🎶 Jen Looper na may mga kapaki-pakinabang na pagsusuri mula kina Rishit Dagli at Muhammad Sakib Khan Inan.
Ang Nigerian Songs dataset ay nakuha mula sa Kaggle na kinolekta mula sa Spotify.
Mga kapaki-pakinabang na halimbawa ng K-Means na tumulong sa paggawa ng araling ito ay kabilang dito ang iris exploration, introductory notebook, at hypothetical NGO example.
Pagtatanggi: Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang serbisyo ng AI translation na Co-op Translator. Bagama't nagsusumikap kami para sa katumpakan, pakatandaan na ang awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa orihinal nitong wika ang dapat ituring na pangunahing sanggunian. Para sa mahahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang maling pagkakaintindi o maling interpretasyon na nagmula sa paggamit ng pagsasaling ito.