غیر واضح معلوماتی معلومات میں کمی کے طریقوں کو کم کرنے کے لئے پیچیدہ اعداد و شمار کو کم کرنے میں مدد دیتے ہیں جبکہ اہم معلومات محفوظ رکھتے ہوئے یہ تکنیکیں درست کر سکتی ہیں، ڈیٹا کو زیادہ سے زیادہ تفاعل انداز میں بہتر بناتی ہیں۔
پرنسپل کمونیس (پی سی اے)
PCA سب سے زیادہ استعمال ہونے والی انتہائی استعمال شدہ تکنیکوں میں سے ایک ہے. یہ اصل خصوصیات کو غیر متعلقہ متغیرات کے نئے حصے میں تبدیل کرتا ہے جنہیں بنیادی اجزاء کہا جاتا ہے. یہ حصّے اعداد میں سب سے زیادہ فرق کو حاصل کرتے ہیں۔
PCA بہت سی انفنٹری خصوصیات کے ساتھ ڈیٹا سیٹ میں کمی کے لیے مؤثر ہے جیسے تصویری ڈیٹا یا جین اظہار اعداد۔ یہ دو یا تین مقداروں میں ہائی ہندسوں کے اعداد و شمار کو ظاہر کرنے کے لیے بھی مفید ہے۔
T-Distributed Stuchic neighbour Embecting (t-SNE)
T-SE ایک غیر آئینی تکنیک ہے جو ہائی تقسیمی ڈیٹا کو دو یا تین مقداروں میں نقش کرنے سے ظاہر کرنے کے لیے بظاہر زیادہ مقدار میں اضافہ کرتی ہے۔اس میں مقامی ترکیب کو برقرار رکھنے پر زور دیا گیا ہے، جس سے پھل زیادہ نمایاں ہوتے ہیں۔
T-SNE عام طور پر تصاویر شناسی، گینولوجی اور مشتری کی نقل و حرکت میں استعمال ہوتا ہے یہ تناسب (constantity) ہے لیکن پیچیدہ اعداد و شمار کی تقسیمات کی غیر واضح نظریاتی ساخت فراہم کرتا ہے۔
غیر رسمی منی ڈالر ایپروکسیمیشن اور پروجیکٹ (UUPAP) ہے۔
IPvAP ایک نئی غیر لائن تکنیک ہے جو ٹی-این-این-اے کے مقابلے میں دنیا بھر میں ڈیٹا کی ساخت کی تیز رفتار اور بہتر حفاظت فراہم کرتی ہے اور اس کے لیے بہت سے ڈیٹا سیٹز کے لیے موزوں ہے اور بامعنی نظریاتی سہولیات فراہم کرتی ہے۔
ہوائی جہاز مختلف شعبوں میں استعمال ہوتا ہے جن میں بائیوینفورماٹک اور تصویری تجزیہ شامل ہے، ڈیٹا کے نمونے اور تعلقات کو مؤثر طریقے سے جانچنے کے لیے۔
غیر واضح سیکھنے میں کیس استعمال کریں
کمیت کے طریقوں کا اطلاق کرۂ فضائی، اناطولیہ اور ڈیٹا نظریاتی تفاعل میں کیا جاتا ہے۔یہ ڈیٹا گروپ اور خارجی شناخت میں مدد کرتے ہیں، ڈیٹا ترکیب کی بہتر سمجھ میں معاونت کرتے ہیں۔
- ڈیٹا نظریاتی تبدیلی
- محفوظ کیا گیا
- کمی کمی
- مشین سیکھنے کے ماڈلوں کے لیے تیار کرنا