کلسٹرنگ الگورتھمز

Name: کلسٹرنگ الگورتھمز
Author: Briana Brownell

اس کورس میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والے کلسٹرنگ الگورتھمز، ان کی خوبیاں اور خامیاں، ایگلومریٹو و اسپیکٹرل کلسٹرنگ، DBSCAN اور Gaussian mixture models سیکھیں۔

Preview the first lesson free — get full access to all 6 lessons.

Request a demo Sign in

Course: On-Demand

اس باب میں، ہم دیکھنے والے ہیں۔ کلسٹرنگ الگورتھم کی ایک بڑی تعداد میں اور موازنہ کریں کہ وہ کچھ مختلف ڈیٹا سیٹس پر کیسے کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ تو وہ ڈیٹاسیٹس جو ہم استعمال کرنے جا رہے ہیں۔ مختلف کلسٹرنگ الگورتھم کا موازنہ کرنے کے لیے کچھ دلچسپ خصوصیات ہیں اور اس لیے ہم یہ دیکھنا چاہتے ہیں کہ مختلف الگورتھم کیسے کرتے ہیں۔ ان تمام مختلف قسم کے حالات میں۔ تو، ہم سب سے پہلے نظر آنے والے ہیں۔ at بنیادی طور پر دو مرتکز دائرے ہیں۔ لہذا، شاید اگر ہم اس ڈیٹاسیٹ کو کلسٹر کرنا چاہتے تھے، ہم شاید ہر دائرے کا کلسٹر ایک ساتھ رکھنا چاہیں گے۔ دوسرا ایک جیسا ہے، یہ دو چاند ہے۔ اور پھر، ہم شاید چاہتے ہیں۔ ان چاندوں میں سے ہر ایک کو ایک ساتھ کلسٹر کرنے کے لیے۔ تیسرا بنیادی طور پر تین بلاب ہے۔ اور ان میں سے ہر ایک کا فرق مختلف ہے۔ آپ ایک کو دیکھ سکتے ہیں۔ درمیان میں مقابلے میں تھوڑا سا زیادہ پھیلا ہوا ہے۔ دوسرے دو کے لیے جو بہت زیادہ کمپیکٹ ہیں۔ دوسری چیز جو دلچسپ ہے۔ اس ڈیٹاسیٹ کے بارے میں یہ ہے کہ وہ الگ نہیں ہیں۔ جیسا کہ وہ دیگر ڈیٹاسیٹ مثالوں میں ہیں۔ تیسرا ایک تین سگار ہے، تو اس کے بجائے ڈیٹاسیٹ میں سرکلر قسم کا بلاب ہونا، ہمارے پاس اس طرح کی لمبی شکلیں ہیں۔ تیسرا صرف تین ہے، کافی کمپیکٹ بلاب۔ اور پھر آخری بنیادی طور پر بے ترتیب شور ہے، لہذا اس حتمی ڈیٹاسیٹ کا کوئی نمونہ نہیں ہے۔ ٹھیک ہے، تو آئیے منی بیچ کے کے مطلب سے شروع کرتے ہیں۔ ہم پہلے ہی تھوڑا سا جانتے ہیں K- مطلب الگورتھم کے بارے میں۔ اس کے بجائے اسے تیز تر بنانے کا ایک طریقہ ہے۔ ڈیٹا کی ہر قطار کی درجہ بندی کرنا، ہر بار جب سینٹرائڈز کو اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے، اس کے بجائے، آپ ڈیٹا کا نمونہ لے سکتے ہیں۔ اور اس کی بنیاد پر سنٹرائڈ کو اپ ڈیٹ کریں۔ تو، یہ ایک بہت بڑا وقت بچانے والا ہے۔ جب آپ ایک بڑا ڈیٹا سیٹ استعمال کر رہے ہیں۔ آپ کے کلسٹرنگ کے مسئلے میں، اگرچہ ایک فرق ہے ریگولر K-مینز اور منی بیچ K-مینز کے درمیان، یہ واقعی تھوڑا سا فرق ہے، اور اسی طرح، اس صورت میں جہاں آپ کے پاس کچھ استعمال کرنے والا ایک بڑا ڈیٹاسیٹ ہے۔ منی بیچ کی طرح K- کا مطلب واقعی قیمتی ہو سکتا ہے۔ یہاں ہم Python میں جانے جا رہے ہیں۔ اور ہم اس الگورتھم کو چلانے جا رہے ہیں۔ تو، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ میرے پاس یہاں ہے، کوڈ ان تمام چھ ڈیٹاسیٹس کو ڈرا رہا ہے۔ جسے ہم درجہ بندی کے لیے استعمال کرنے جا رہے ہیں۔ اور اب میں جو کرنا چاہتا ہوں وہ تین مختلف چیزیں ہیں۔ تو، سب سے پہلے، میں اپنا اعتراض بنانا چاہتا ہوں۔ K کے ذرائع کو چلانے کے لیے۔ اگلا، میں ڈیٹا کو فٹ کرنا چاہتا ہوں۔ اور پھر آخر میں، میں کلسٹر کے نتائج کا گراف بنانا چاہتا ہوں۔ ڈیٹا سے تاکہ ہم دیکھ سکیں کہ یہ کیسے کام کرتا ہے۔ مختلف ڈیٹا سیٹس پر۔ ٹھیک ہے، تو آئیے دیکھتے ہیں کہ یہ کیسے کام کرتا ہے۔ آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ہمارا منی بیچ K- مطلب اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ ہمارے تین بلاب ڈیٹاسیٹ پر، لیکن یہ واقعی صرف وہی ہے جو درجہ بندی کر رہا ہے۔ جس طرح سے ہم چاہتے ہیں۔ لیکن یاد رکھیں کہ K کا مطلب لگتا ہے۔ سینٹروائڈز کے آس پاس کے علاقوں میں اور اس طرح، منسلک پیٹرن کو تلاش کرنے کے بجائے وہاں کے اندر، یہ دیکھ رہا ہے جس میں ایک خطے کے اندر ایک دوسرے کے قریب ہیں۔ اور ان جگہوں کو نظر انداز کرنا جہاں ڈیٹا کی کمی ہے۔ تو آپ دیکھ سکتے ہیں کہ اسے کوئی نہیں مل رہا ہے۔ نمونوں میں سے، دو دائروں میں، مثال کے طور پر، یہ تین سگاروں کے ساتھ پیٹرن نہیں ڈھونڈ رہا ہے۔ اور یہ صرف واقعی پیٹرن تلاش کر رہا ہے دو چاند ڈیٹاسیٹ میں کیونکہ وہ ترتیب سے ہیں۔ خلا میں پہلے ہی کسی حد تک الگ لہذا، یہ واقعی ایک قسم کی غلط ہے لہذا اس کا نتیجہ۔ دوسری چیز جو یقینی طور پر نوٹ کرنا ہے۔ یہاں تک کہ جب ہمارے پاس تین غیر مساوی بلاب ہوں، یہ ان تینوں کلسٹرز کو تلاش کرنے کا ایک معقول کام کر رہا ہے، لیکن آپ دیکھ سکتے ہیں کہ اورنج کلسٹر کی صورت میں، اس بڑے درمیانی جھرمٹ میں خون بہہ رہا ہے۔ تو یہ وہ چیز ہے جسے آپ کو یقینی طور پر رکھنا چاہئے۔ ذہن میں جب آپ K- کا مطلب استعمال کر رہے ہیں۔ کہ یہ ان جگہوں کو نہیں دیکھتا جہاں ڈیٹا بہت کم ہے۔ کلسٹر بنانے کے لیے۔ یہ صرف ان سنٹرائڈز کا استعمال کرتا ہے۔ اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ کلسٹرز کہاں سے شروع ہوتے ہیں اور کہاں ختم ہوتے ہیں۔ اور اس وجہ سے، آپ کو کچھ عجیب و غریب چیزیں ہو رہی ہیں۔ ان کلسٹرز کے باہر کی طرح۔ تو اب آپ کو ایک خیال آنا چاہیے۔ منی بیچ K-means چند پر کیسے کام کر سکتے ہیں۔ ہمارے ڈیٹاسیٹس کی مثال کے طور پر، جگہیں جہاں اچھی طرح سے کام کرتا ہے اور وہ جگہیں جہاں یہ بھی کام نہیں کرتا۔

Intermediate Provider : Briana Brownell 6 Lessons · 24m in عربی, جرمن, انگریزی, ہسپانوی, فرانسیسی, پُرتگالی, اردو, Chinese

Course Description

ان اسباق میں آپ سب سے زیادہ عام طور پر استعمال ہونے والے کلسٹرنگ الگورتھمز اور یہ سیکھیں گے کہ وہ عام طور پر کن مسائل پر لاگو ہوتے ہیں۔ ہم ان کی نسبتی خوبیوں اور خامیوں، اور ان کے درمیان تجارتی توازن کا احاطہ اور جائزہ لیں گے۔

یہ کورس یہ بھی مظاہرہ کرے گا کہ کلسٹرنگ الگورتھمز کے مختلف طریقوں سے کیسے گزرا جائے۔ آپ ایگلومریٹو کلسٹرنگ کے طریقوں، اسپیکٹرل کلسٹرنگ اور Gaussian mixture models کے بارے میں سیکھیں گے۔ آخر میں، یہ کورس mini-batch k-means اور DBSCAN کی وضاحت کرے گا۔ اس کورس کے اختتام تک، آپ مختلف اقسام کے کلسٹرنگ الگورتھمز کے درمیان فرق کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔

آپ کیا سیکھیں گے

سب سے زیادہ استعمال ہونے والے کلسٹرنگ الگورتھم اور ان مسائل کی شناخت کریں جن پر وہ عام طور پر لاگو ہوتے ہیں۔
مختلف کلسٹرنگ الگورتھم کے درمیان نسبتی طاقتوں، کمزوریوں، اور تجارت کا موازنہ کریں
agglomerative کلسٹرنگ اور سپیکٹرل کلسٹرنگ کے طریقوں کو دریافت کریں
کلسٹرنگ کے لیے Gaussian mixture ماڈلز کا اطلاق کریں
کلسٹرنگ کے طریقوں کے طور پر منی بیچ k-مینس اور DBSCAN کو نیویگیٹ کریں
مختلف قسم کے کلسٹرنگ الگورتھم کے درمیان فرق کریں

اہم نکات

اس کورس میں کلسٹرنگ کے سب سے زیادہ استعمال ہونے والے الگورتھم اور ان مسائل کا احاطہ کیا گیا ہے جن پر وہ عام طور پر لاگو ہوتے ہیں۔
یہ مختلف کلسٹرنگ الگورتھم کے درمیان متعلقہ طاقتوں، کمزوریوں، اور تجارتی نقصانات کا جائزہ لیتا ہے۔
یہ ظاہر کرتا ہے کہ کلسٹرنگ کے مختلف طریقوں کو کس طرح نیویگیٹ کرنا ہے، بشمول ایگلومیریٹو کلسٹرنگ، سپیکٹرل کلسٹرنگ، اور گاوسیئن مرکب ماڈل۔
یہ منی بیچ k-means اور DBSCAN کی وضاحت کرتا ہے۔
آخر تک، سیکھنے والے مختلف قسم کے کلسٹرنگ الگورتھم کے درمیان فرق کر سکتے ہیں۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

یہ کورس کون سے کلسٹرنگ الگورتھم کا احاطہ کرتا ہے؟

کورس میں ان الگورتھم کے موازنہ کے ساتھ منی-بیچ k-means، ایگلومیریٹو کلسٹرنگ، سپیکٹرل کلسٹرنگ، ڈی بی ایس سی اے این اور گاوسیئن مرکب ماڈلز کا احاطہ کیا گیا ہے۔

اس کورس کو مکمل کرنے کے بعد میں کیا کر سکوں گا؟

کورس کے اختتام تک، آپ کلسٹرنگ الگورتھم کی مختلف اقسام میں فرق کرنے کے قابل ہو جائیں گے، ان کی خوبیوں، کمزوریوں، اور تجارت کو سمجھتے ہوئے.

یہ کورس کن مہارتوں کو فروغ دینے میں مدد کرتا ہے؟

یہ کورس الگورتھم، کلسٹر کے تجزیہ، درجہ بندی کے کلسٹرنگ، افقی کلسٹرنگ، k-مینس کلسٹرنگ، اور مشین لرننگ الگورتھم میں مہارت پیدا کرتا ہے۔

اس کورس میں کون سے اسباق شامل ہیں؟

اسباق میں Mini-Batch K-means, Agglomerative Clustering, Spectral Clustering, DBSCAN, Gaussian Mixture Models اور Algorithm کا موازنہ شامل ہیں۔

KCLibrary

KCLMS

KCStudio

KCPhishing

KCSafety

KCDocs

KCOnboard

KCSkills

KCPerformance

KCTalent

KCMap

کلسٹرنگ الگورتھمز

Course Description

آپ کیا سیکھیں گے

اہم نکات

اکثر پوچھے گئے سوالات