Ang hindi pa natutukoy na feedure representation ay isang prosesong ginagamit sa pagsusuri ng datos upang matukoy at mapili ang mga mahahalagang katangian mula sa hindi nababale-parehong datos. Nakatutulong ito sa pagpapabuti ng representasyon ng datos, na ginagawang mas madali para sa mga makinang nag-aaral ng mga algorithm na magsagawa ng mga gawain tulad ng klasipikasyon, pagpupupupulong, at pag-aaklas ng algorithm.

Mga Pamamaraan Para sa Hindi Nagagamot na Pag - aalis ng mga Katangian

Ilang pamamaraan ang karaniwang ginagamit upang makuha ang mga katangian nang walang naka-sign na datos. Ang mga pamamaraang ito ay nakatuon sa pagtuklas ng mga likas na istraktura at mga padron sa loob ng datos.

Pangunahing Pagsusuri (PCA)

Binabawasan ng PCA ang pagiging di - tiyak ng mga impormasyon sa pamamagitan ng paggawa ritong isang bagong kalipunan ng mga bagay na iba't iba na tinatawag na pangunahing mga sangkap.

Mga Autoencoder

Ang mga autoencoder ay mga neural network na dinisenyo upang matuto ng mahusay na mga data anvolution. Sinasakal nila ang data sa mas mababang-dimensional representasyon at pagkatapos ay muling binuo ang orihinal na input, na binibihag ang mga mahahalagang bahagi sa proseso.

Mga Pag - aaral sa Kaso sa Hindi Pa Nagagamot na Pag - aalis ng Halaga

Ang mga aplikasyong real-world ay nagpapakita ng pagiging epektibo ng mga teknik na ito. Halimbawa, sa pagsusuri ng imahe, ang PCA at autoencoders ay tumutulong sa pagbawas ng ingay at tampok na mga mahahalagang katangiang pang-mata, pagpapabuti ng pagkilala ng bagay sa katumpakan.

Sa segmentation ng mga parokyano, ang hindi nakokontrol na pagkuha ng larawan ay nagsisiwalat ng mga saligang huwaran sa pagbili ng mga bagay, anupat pinangyayari ang pinupuntiryang mga estratehiya sa pagbebenta.

  • Pagkilala sa Larawan
  • Mas madalas na mga bahagi
  • May - Anomang Pagtuklas
  • Pagkukumpol ng teksto