Valutazione del clustering nell’apprendimento automatico
Valutazione clustering apprendimento automatico
PYTHON | DATI | APPRENDIMENTO AUTOMATICO
Una guida su perché, come e cosa
Introduzione
Il clustering è sempre stato uno di quegli argomenti che ha attirato la mia attenzione. Soprattutto quando ho iniziato ad avvicinarmi all’intero campo dell’apprendimento automatico, il clustering non supervisionato ha sempre avuto un fascino particolare per me.
In parole semplici, il clustering è un po’ come il cavaliere senza nome in armatura lucente dell’apprendimento automatico. Questa forma di apprendimento non supervisionato mira a raggruppare punti dati simili in gruppi.
Immaginati in un raduno sociale dove tutti sono sconosciuti.
Come riusciresti a decifrare la folla?
- Trasformata di Fourier per serie temporali Informazioni sulla convoluzione delle immagini e SciPy
- Distribuire un modello TFLite su GCP Serverless
- Interrogare un corpus di documenti in modalità GPT con Prompt Flow di Azure
Probabilmente, raggruppando le persone in base a tratti comuni, come coloro che ridono di una battuta, gli appassionati di calcio impegnati in una conversazione o il gruppo affascinato da una discussione letteraria. Questo è il clustering in poche parole!
Potresti chiederti, “Perché è rilevante?”
Il clustering offre numerose applicazioni.
- Segmentazione dei clienti – aiutare le aziende a categorizzare i propri clienti in base ai modelli di acquisto per adattare le proprie strategie di marketing.
- Rilevazione delle anomalie – identificare punti dati insoliti, come transazioni sospette nel settore bancario.
- Utilizzo efficiente delle risorse – mediante la configurazione di cluster di elaborazione.
Tuttavia, c’è un avvertimento.
Come possiamo assicurarci che il nostro sforzo di clustering sia di successo?
Come possiamo valutare in modo efficiente una soluzione di clustering?
Qui entra in gioco la necessità di metodi di valutazione robusti.
Senza una tecnica di valutazione robusta, potremmo finire con un modello che sembra promettente sulla carta, ma che si comporta drasticamente male in scenari pratici.
In questo articolo, esamineremo due rinomati metodi di valutazione del clustering: il punteggio Silhouette e la Validazione del Clustering Basata sulla Densità (DBCV). Approfondiremo i loro punti di forza, limitazioni e scenari ideali di utilizzo.
