Դասակարգում ընդդեմ կլաստերի մեքենայական ուսուցման մեջ

Մեքենայական ուսուցումը անընդհատ ընդլայնվող ոլորտ է, որը մեզ հնարավորություն է տալիս բացահայտել արժեքավոր պատկերացումներ և օրինաչափություններ տվյալներից, այս տիրույթում հաճախ կիրառվող երկու կարևորագույն տեխնիկան են՝ դասակարգումը և կլաստերավորումը: Չնայած երկու մեթոդներն էլ կենտրոնանում են տվյալների խմբավորման վրա, նրանք ունեն հստակ նպատակներ և գործում են տարբեր կերպ: Այս հոդվածում մենք կխորանանք դասակարգման և կլաստերավորման աշխարհում՝ լույս սփռելով դրանց անհամամասնությունների վրա և ուսումնասիրելով դրանց տարբեր կիրառությունները:

Ի՞նչ է դասակարգումը:

Դասակարգումը մեքենայական ուսուցման մեթոդ է, որտեղ մոդելը վերապատրաստվում է նոր տվյալների կետերին պիտակներ կամ կատեգորիաներ վերագրելու համար: Նպատակը մոդելի համար ապագա տվյալների դասը ճշգրիտ կանխատեսելու միջոց ստեղծելն է: Դա անելու համար մոդելին անհրաժեշտ են վերապատրաստման տվյալներ, որոնք ունեն պիտակներ կցված յուրաքանչյուր տվյալների կետին:

Սովորելով այս պիտակավորված օրինակներից՝ մոդելը կարող է ճանաչել օրինաչափությունները և օգտագործել դրանք՝ նոր տվյալները ճիշտ դասակարգելու համար: Որոշման ծառերը, լոգիստիկ ռեգրեսիան, օժանդակ վեկտորային մեքենաները (SVM) և նեյրոնային ցանցերը դասակարգման մեջ օգտագործվող որոշ ընդհանուր ալգորիթմներ են:

Ի՞նչ է կլաստերավորումը:

Մյուս կողմից, կլաստերավորումը չվերահսկվող ուսուցման տեխնիկա է, որն օգտագործվում է նմանատիպ տվյալների կետերը խմբավորելու համար՝ հիմնվելով դրանց բնորոշ նմանությունների կամ օրինաչափությունների վրա: Ի տարբերություն դասակարգման, կլաստերավորումը կախված չէ նախապես սահմանված դասի պիտակներից: Փոխարենը, դրա նպատակն է բացահայտել թաքնված կառույցները կամ հարաբերությունները տվյալների ներսում:

Կլաստերավորման ալգորիթմները տվյալները բաժանում են առանձին խմբերի` նպատակ ունենալով առավելագույնի հասցնել նմանությունը յուրաքանչյուր կլաստերի ներսում և նվազագույնի հասցնել նմանությունը տարբեր կլաստերների միջև: Այս ալգորիթմների կողմից ձևավորված կլաստերները բացառապես հիմնված են տվյալների բնութագրերի և հարևանության վրա: Կլաստերավորման որոշ հայտնի ալգորիթմներ ներառում են k-means, հիերարխիկ կլաստերավորում և DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise):

Դասակարգում ընդդեմ կլաստերի մեքենայական ուսուցման մեջ

Ընդհակառակը, կլաստերավորումը չվերահսկվող ուսուցման տեխնիկայի տեսակ է, որն օգտագործվում է տվյալների կետերը խմբավորելու համար, որոնք ցուցադրում են նմանատիպ բնութագրեր կամ օրինաչափություններ: Ի տարբերություն դասակարգման, կլաստերավորումը չի հիմնվում նախապես սահմանված դասի պիտակների վրա: Փոխարենը, դրա նպատակն է բացահայտել հիմքում ընկած կառույցները կամ հարաբերությունները տվյալների ներսում:

Կլաստերավորման ալգորիթմները տվյալները բաժանում են առանձին խմբերի, նպատակ ունենալով առավելագույնի հասցնել նմանությունը յուրաքանչյուր կլաստերի տվյալների կետերի միջև և նվազագույնի հասցնել տարբեր կլաստերների նմանությունը: Այս ալգորիթմների կողմից ձևավորված կլաստերները բացառապես որոշվում են տվյալների ներքին հատկանիշներով և մոտիկությամբ: Կլաստերավորման որոշ լայնորեն օգտագործվող ալգորիթմներ ներառում են k-means, հիերարխիկ կլաստերավորում և DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise):

Դասակարգման և կլաստերավորման կիրառությունները

Դասակարգումը գտնում է հավելվածներ տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են սպամի հայտնաբերումը, զգացմունքների վերլուծությունը, հիվանդության ախտորոշումը և պատկերների ճանաչումը: Այն հատկապես օգտակար է այն սցենարներում, որտեղ նպատակն է դասակարգել նոր դեպքերը նախապես սահմանված կատեգորիաների՝ հիմնված սովորած օրինաչափությունների վրա:

Կլաստերավորումը, մյուս կողմից, օգտագործվում է այնպիսի առաջադրանքներում, ինչպիսիք են հաճախորդների հատվածավորումը, փաստաթղթերի կլաստերավորումը, առաջարկությունների համակարգերը և անոմալիաների հայտնաբերումը: Այն օգնում է բացահայտել բնական խմբավորումները կամ կլաստերները տվյալների ներսում՝ արժեքավոր պատկերացումներ տալով դրա հիմքում ընկած կառուցվածքի վերաբերյալ:

Համեմատության աղյուսակ

Ստորև բերված է աղյուսակ, որն ամփոփում է դասակարգման և կլաստերավորման հիմնական տարբերությունները

Criteria

Classification

Clustering

Objective

Assigning labels to unseen instances

Grouping similar data points based on similarity

Supervision learning

Supervised

unsupervised

Training data

Labeled data

Unlabeled data

Output

Class labels

Cluster memberships

Evaluation

Accuracy, precision, recall, F1-score, etc.

Internal validation metrics (e.g., silhouette coefficient)

Examples

Spam detection, sentiment analysis

Customer segmentation, image segmentation, etc.

Եզրակացություն

Եզրափակելով, դասակարգումը և կլաստերավորումը մեքենայական ուսուցման երկու տարբեր մեթոդներ են, որոնք ունեն առանձին օգտագործում: Դասակարգումն օգնում է կանխատեսել պիտակները նոր տվյալների համար՝ միաժամանակ խմբավորելով նմանատիպ տվյալները՝ հիմնվելով դրանց բնորոշ հատկանիշների վրա:

Կարևոր է հասկանալ այս տարբերությունները՝ տվյալների վերլուծության կոնկրետ առաջադրանքների համար ճիշտ տեխնիկա ընտրելու համար: Անկախ նրանից, թե պիտակները վերագրելը կամ թաքնված օրինաչափությունները գտնելը, և՛ դասակարգումը, և՛ խմբավորումը կարևոր են տվյալներից իմաստալից գիտելիքներ ստանալու համար: