غیر واضح خصوصیت نکالنے کا عمل ڈیٹا تجزیہ میں استعمال ہوتا ہے تاکہ معلومات کی اہم خصوصیات کو غیر محفوظ اعداد و شمار سے پہچان سکے اور اس میں ڈیٹا نمائندگی کو بہتر بنایا جا سکے، جس کی وجہ سے مشین سیکھنے والے Alphalts کے لیے کلاس بندی، کلنگ اور اناطولیہ جیسے امور انجام دینے میں سہولت ہو۔

غیر واضح طور پر قابلِ‌غور رُجحانات

عام طور پر اعداد و شمار کے بغیر خصوصیات نکالنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔یہ طریقے اعداد و شمار کے اندر موجود نادر ساختوں اور نمونے پر مرکوز ہوتے ہیں۔

پرنسپل کمونیس اناطولیہ (PCA)

پی سی اے میں ڈیٹا کی کمی کی وجہ سے اسے ایک نئے حصے میں تبدیل کر کے بنیادی اجزاء (intermatics) میں تبدیل کر دیا جاتا ہے. یہ اجزاء اعداد و شمار میں زیادہ فرق رکھتے ہیں، پیچیدہ ڈیٹا سیٹ کو آسان کرنے میں مدد دیتے ہیں۔

خود کار کوڈرز

خودکار کوڈرز وه متحرک نیٹ ورک ہیں جو فعال ڈیٹا شمارے کو سیکھنے کے لیے بنایا گیا ہے. انہوں نے ڈیٹا کو نچلے درجے کی نمائندگی میں تقسیم کیا اور پھر اصل ان پٹ پر دوبارہ کلک کریں، عملے میں ضروری خصوصیات کو تضحیک کرنے کے لئے

کیس مطالعے برائے انس‌پرویڈشن

حقیقی دنیا کے اطلاقات ان تکنیکوں کی افادیت کو ظاہر کرتے ہیں۔مثلاً تصویری تجزیہ میں پی سی اے اور آٹوینوڈرز کی مدد سے آواز کو کم کرنے اور کلیدی نظریاتی خصوصیات کو نمایاں کرنے میں مدد ملتی ہے، چیز کو بہتر طور پر درستی سے بہتر بنایا جاتا ہے۔

مشتری کی دریافت میں غیرمعمولی خصوصیت سے ایسے عوامل برآمد ہوتے ہیں جو اُن کے طرزِزندگی میں بنیادی طور پر دریافت ہوتے ہیں جس سے کہ مارکیٹنگ کے مراکز کو نشانہ بنایا جا سکتا ہے ۔

  • تصویر پہچان
  • نقل‌مکانی
  • غیرمتوقع طور پر
  • متن کا خلاصہ