Unsupervised Algorithms क्या हैं?

परिचय [Introduction]

अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम मशीन लर्निंग का एक मुख्य घटक है जो कंप्यूटर को लेबल किए गए परिणामों की आवश्यकता के बिना डेटा के भीतर पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है। ये एल्गोरिदम क्लस्टरिंग, विसंगति का पता लगाने और आयाम में कमी जैसे कार्यों के लिए मूल्यवान हैं, जो उन्हें मार्केटिंग, वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में आवश्यक बनाते हैं। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीकों, उनके अनुप्रयोगों और उन्हें आपके डेटा पर प्रभावी ढंग से लागू करने के तरीके का पता लगाएंगे।

अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम क्या हैं? [What Are Unsupervised Algorithms? In Hindi]

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग डेटा में छिपे हुए पैटर्न या संरचनाओं की पहचान करने के लिए किया जाता है, जहां आउटपुट या लक्ष्य चर ज्ञात नहीं होता है। सुपरवाइज्ड लर्निंग के विपरीत, जहां हम मॉडल को लेबल किए गए डेटा (इनपुट और संबंधित आउटपुट) के साथ प्रशिक्षित करते हैं, अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम समानता, सहसंबंध या अन्य आंतरिक विशेषताओं के आधार पर डेटा को समूहीकृत या व्यवस्थित करने का प्रयास करते हैं।

मुख्य विशेषताएं:

• कोई लेबल वाला डेटा नहीं।
• लक्ष्य डेटा में पैटर्न, समूह या संरचनाएं ढूंढना है।
• सामान्य अनुप्रयोग (Common Applications): क्लस्टरिंग, विसंगति का पता लगाना और आयाम में कमी।

अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम के प्रकार: क्लस्टरिंग और एसोसिएटिव [Types of Unsupervised Algorithms: Clustering and Associative]

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग मुख्य रूप से दो मुख्य प्रकार के एल्गोरिदम पर केंद्रित है: क्लस्टरिंग और एसोसिएशन।

• क्लस्टरिंग: समान डेटा बिंदुओं को एक साथ क्लस्टर में समूहीकृत करना। उदाहरणों में K-मीन्स, हाइरार्किकल क्लस्टरिंग और DBSCAN शामिल हैं।
• एसोसिएशन: बड़े डेटासेट में चर के बीच संबंध खोजना। इसका एक उदाहरण मार्केट बास्केट विश्लेषण के लिए एप्रीओरी एल्गोरिदम है।

अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम का उपयोग कब करें? [When to Use Unsupervised Algorithms?]

अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिदम विशेष रूप से तब उपयोगी होते हैं जब:

• आपके पास लेबल के बिना बड़े डेटासेट हों।
• आप डेटा के भीतर छिपे हुए पैटर्न, संबंध या समूहीकरण की खोज करने का प्रयास कर रहे हैं।
• आप आसान व्याख्या या विज़ुअलाइज़ेशन के लिए डेटा की आयामता को कम करना चाहते हैं।

उदाहरण उपयोग के मामले:

• व्यवसाय में बाजार विभाजन।
• ग्राहक व्यवहार विश्लेषण।
• बैंकिंग में धोखाधड़ी का पता लगाना।

आउटपुट को विज़ुअलाइज़ करना [Visualizing Outputs]

अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग के परिणामों को विज़ुअलाइज़ करने से जटिल डेटा पैटर्न को समझने में मदद मिल सकती है। t-SNE, PCA या सरल स्कैटर प्लॉट जैसी तकनीकें 2D या 3D स्पेस में उच्च-आयामी डेटा को दर्शाने में मदद कर सकती हैं, जिससे क्लस्टर या पैटर्न की व्याख्या करना आसान हो जाता है।

प्रदर्शन पैरामीटर [Performance Parameters]

अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग मॉडल का मूल्यांकन करना मुश्किल हो सकता है क्योंकि कोई पूर्वनिर्धारित "सही" आउटपुट नहीं है। हालाँकि, आप मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए निम्नलिखित मापदंडों का उपयोग कर सकते हैं:

• सिल्हूट स्कोर: मापता है कि कोई ऑब्जेक्ट अन्य क्लस्टर की तुलना में अपने क्लस्टर से कितना मिलता-जुलता है।
• डेविस-बोल्डिन इंडेक्स: प्रत्येक क्लस्टर के औसत समानता अनुपात को उस क्लस्टर के साथ मापता है जो उससे सबसे अधिक मिलता-जुलता है।
• एल्बो विधि: K-मीन्स क्लस्टरिंग में क्लस्टर की इष्टतम संख्या निर्धारित करने में मदद करती है।

क्लस्टरिंग के प्रकार [Clustering Type]

1. पदानुक्रमित क्लस्टरिंग [Hierarchical Clustering]

• अवलोकन: 
• पदानुक्रमित क्लस्टरिंग या तो विलय करके या उन्हें विभाजित करके क्लस्टर (डेंड्रोग्राम) का एक पेड़ बनाता है। इसके लिए पहले से क्लस्टर की संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं होती है।
• लाभ:
• क्लस्टर की संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है।
• एक डेंड्रोग्राम बनाता है जिसका उपयोग ग्रैन्युलैरिटी के विभिन्न स्तरों पर क्लस्टर की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
• नुकसान:
• बड़े डेटासेट के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा।
• शोर और आउटलेयर के प्रति संवेदनशील।
• पदानुक्रमित क्लस्टरिंग लागू करना:
• छोटे डेटासेट के लिए आदर्श, पदानुक्रमित क्लस्टरिंग का उपयोग आमतौर पर जैव सूचना विज्ञान (जैसे, जीन अभिव्यक्ति विश्लेषण) और ग्राहक विभाजन में किया जाता है।

2. K-मीन्स क्लस्टरिंग [K-Means Clustering]

• भाग 1: अवलोकन 
• K-मीन्स क्लस्टरिंग डेटा को पूर्व निर्धारित संख्या में क्लस्टर (K) में विभाजित करता है। यह निकटतम क्लस्टर केंद्र को डेटा बिंदुओं को पुनरावृत्त रूप से असाइन करके और असाइन किए गए बिंदुओं के औसत के आधार पर केंद्र को अपडेट करके काम करता है।
• लाभ:
• बड़े डेटासेट के लिए सरल और कुशल।
• जब क्लस्टर गोलाकार और लगभग समान आकार के होते हैं तो यह अच्छी तरह से काम करता है
• नुकसान:
• सेंट्रोइड के प्रारंभिक चयन के प्रति संवेदनशील।
• K को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है, जो हमेशा स्पष्ट नहीं हो सकता है।
• भाग 2: K-मीन्स क्लस्टरिंग लागू करना
• उदाहरण: लक्षित मार्केटिंग अभियान बनाने के लिए खरीदारी व्यवहार के आधार पर ग्राहकों को विभाजित करना।

K-निकटतम पड़ोसी (KNN) [K-Nearest Neighbors (KNN)]

• अवलोकन: 
• KNN का उपयोग अक्सर वर्गीकरण कार्यों में किया जाता है, लेकिन विसंगति का पता लगाने के लिए अप्रशिक्षित सीखने में भी लागू किया जा सकता है। यह डेटासेट में बिंदुओं और उनके निकटतम पड़ोसियों के बीच की दूरी की तुलना करके काम करता है।
• लाभ:
• कई प्रकार की समस्याओं के लिए सरल और प्रभावी।
• किसी प्रशिक्षण चरण की आवश्यकता नहीं है।
• नुकसान:
• विशेष रूप से बड़े डेटासेट के साथ, पूर्वानुमान के दौरान कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा।
• अप्रासंगिक विशेषताओं के प्रति संवेदनशील। Classification Algorithms क्या हैं?

आउटलियर डिटेक्शन [Outlier Detection]

आउटलियर डिटेक्शन अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का एक और महत्वपूर्ण पहलू है, जो डेटासेट के सामान्य वितरण से महत्वपूर्ण रूप से विचलित होने वाले डेटा बिंदुओं की पहचान करता है।

PyOD में आउटलियर डिटेक्शन एल्गोरिदम

PyOD (पायथन आउटलियर डिटेक्शन) विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके आउटलेयर का पता लगाने के लिए एक व्यापक लाइब्रेरी है जैसे:

• K-Nearest Neighbors (KNN).
• आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट।
• ऑटोएनकोडर।

ये एल्गोरिदम क्रेडिट कार्ड लेनदेन, नेटवर्क घुसपैठ का पता लगाने और अन्य क्षेत्रों में विसंगतियों की पहचान करने में मदद करते हैं।

डेमो: विसंगति का पता लगाने के लिए KNN [Demo: KNN for Anomaly Detection]

KNN का उपयोग डेटा बिंदु और उसके निकटतम पड़ोसियों के बीच की दूरी की गणना करके विसंगतियों का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। यदि कोई बिंदु निर्दिष्ट सीमा से निकटतम पड़ोसियों से अधिक दूर है, तो उसे विसंगति माना जाता है।

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) [Principal Component Analysis (PCA)]

• अवलोकन: 
• PCA एक आयाम घटाने की तकनीक है जो डेटा को ऑर्थोगोनल घटकों के एक सेट में बदल देती है, जो महत्वपूर्ण जानकारी को बनाए रखते हुए बड़े डेटासेट को सरल बनाने में मदद करती है।
• लाभ:
• डेटा के सार को बनाए रखते हुए सुविधाओं की संख्या कम करता है।
• उच्च-आयामी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने में मदद कर सकता है।
• नुकसान:
• रैखिक तकनीक (गैर-रैखिक संबंधों को कैप्चर नहीं कर सकती)।
• लागू करने से पहले डेटा के मानकीकरण की आवश्यकता होती है।
• PCA लागू करना:
• PCA का उपयोग अक्सर इमेज प्रोसेसिंग, जीन अभिव्यक्ति विश्लेषण और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण में किया जाता है।

पत्राचार विश्लेषण (एकाधिक पत्राचार विश्लेषण - MCA) [Correspondence Analysis (Multiple Correspondence Analysis - MCA)]

• अवलोकन: 
• MCA का उपयोग श्रेणीबद्ध डेटा के लिए किया जाता है, जो विभिन्न श्रेणीबद्ध चर के बीच संबंधों का विश्लेषण करने में मदद करता है। इसका उपयोग अक्सर मार्केटिंग रिसर्च और सर्वेक्षणों में किया जाता है।
• लाभ:
• कई श्रेणीबद्ध चर को संभाल सकता है।
• कम-आयामी स्थानों में व्याख्या योग्य परिणाम प्रदान करता है।
• नुकसान:
• श्रेणीबद्ध डेटा तक सीमित।
• प्रभावी होने के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है।

सिंगुलर वैल्यू डिकम्पोजिशन (SVD) [Singular Value Decomposition (SVD)]

• अवलोकन: 
• SVD एक तकनीक है जिसका उपयोग मैट्रिसेस को उनके एकवचन मानों और वैक्टर में विघटित करने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग आमतौर पर आयाम में कमी और डेटा संपीड़न में किया जाता है।
• लाभ:
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अनुशंसा प्रणालियों में उपयोगी।
• आवश्यक जानकारी को बनाए रखते हुए आयाम को कम करता है।
• नुकसान:
• बड़े मैट्रिसेस के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा हो सकता है।
• विरल डेटा के लिए आदर्श नहीं है।
• एसवीडी लागू करना:
• एसवीडी का उपयोग विषय मॉडलिंग और सहयोगी फ़िल्टरिंग जैसे कार्यों में किया जाता है।

स्वतंत्र घटक विश्लेषण (आईसीए) [Independent Component Analysis (ICA)]

• अवलोकन: 
• आईसीए का उपयोग मल्टीवेरिएट सिग्नल को योगात्मक, स्वतंत्र घटकों में अलग करने के लिए किया जाता है। इसे आमतौर पर सिग्नल प्रोसेसिंग में लागू किया जाता है।
• लाभ:
• मिश्रित सिग्नल को अलग करने के लिए उपयोगी।
• डेटा में छिपे हुए कारकों का पता लगा सकता है।
• नुकसान:
• आउटलेयर के प्रति संवेदनशील।
• पीसीए जितना व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है।
• आईसीए लागू करना:
• आईसीए का उपयोग स्पीच प्रोसेसिंग, ब्रेन इमेजिंग और वित्तीय डेटा विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में किया जाता है।

BIRCH (हाइरार्कीज़ का उपयोग करके संतुलित पुनरावृत्तीय कमी और क्लस्टरिंग) [BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)]

• अवलोकन: 
• BIRCH एक क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है जिसे बड़े डेटासेट के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा को सारांशित करने के लिए एक ट्री संरचना बनाता है और फिर ट्री पर क्लस्टरिंग लागू करता है।
• लाभ:
• बड़े डेटासेट के लिए कुशल।
• विभिन्न क्लस्टर आकृतियों के लिए गतिशील रूप से समायोजित होता है।
• नुकसान:
• क्लस्टर गोलाकार होते हैं।
• अत्यधिक विषम डेटा के साथ प्रदर्शन में गिरावट आ सकती है।
• BIRCH लागू करना:
• BIRCH का उपयोग अक्सर ग्राहक विभाजन और बड़े पैमाने पर डेटा माइनिंग अनुप्रयोगों में किया जाता है।

संक्षिप्त विवरण (Recap)

अनपर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम डेटा में छिपे पैटर्न को खोजने के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं। क्लस्टरिंग और विसंगति का पता लगाने से लेकर PCA और SVD जैसी आयाम कम करने की तकनीकों तक, अनपर्यवेक्षित एल्गोरिदम कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हैं। चाहे आप ग्राहकों को विभाजित कर रहे हों, धोखाधड़ी का पता लगा रहे हों या डेटा जटिलता को कम कर रहे हों, ये एल्गोरिदम आपके डेटा से मूल्यवान जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न 1: पर्यवेक्षित और अनपर्यवेक्षित शिक्षण के बीच क्या अंतर है?

पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि अनपर्यवेक्षित शिक्षण पैटर्न और संरचनाओं को खोजने के लिए लेबल के बिना डेटा के साथ काम करता है।

प्रश्न 2: मुझे K-Means क्लस्टरिंग का उपयोग कब करना चाहिए?

जब आपको क्लस्टर की संख्या पहले से पता हो और जब डेटा क्लस्टर लगभग गोलाकार और आकार में समान हों, तो K-Means का उपयोग करें।

Q3: मैं सही आउटलायर डिटेक्शन एल्गोरिदम कैसे चुनूँ?

यह विकल्प डेटासेट और आउटलायर के प्रकार पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, KNN-आधारित आउटलायर डिटेक्शन तब प्रभावी होता है जब डेटासेट में अच्छी तरह से परिभाषित पड़ोस होते हैं, जबकि आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट उच्च-आयामी डेटा के लिए अच्छा काम करता है।