క్లస్టరింగ్ అనేది ఒక మెషీన్ లెర్నింగ్ పని, ఇందులో ఒకదానితో మరొకటి పోలిక ఉన్న వస్తువులను కనుగొని వాటిని క్లస్టర్లు అని పిలవబడే సమూహాలలో గుంపు చేస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఇతర పద్ధతుల నుండి క్లస్టరింగ్ వేరుగా ఉండేది ఏమిటంటే, ఇది ఆటోమేటిక్గా జరుగుతుంది, వాస్తవానికి, ఇది సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్కు వ్యతిరేకంగా ఉంటుంది అని చెప్పవచ్చు.
నైజీరియాలోని విభిన్న ప్రేక్షకులు విభిన్న సంగీత రుచులు కలిగి ఉన్నారు. Spotify నుండి సేకరించిన డేటాను ఉపయోగించి (ఈ ఆర్టికల్ నుండి ప్రేరణ పొందిన), నైజీరియాలో ప్రాచుర్యం పొందిన కొన్ని సంగీతాలను చూద్దాం. ఈ డేటాసెట్లో వివిధ పాటల 'డాన్స్బిలిటీ' స్కోరు, 'అకౌస్టిక్నెస్', లౌడ్నెస్, 'స్పీచినెస్', ప్రాచుర్యం మరియు ఎనర్జీ గురించి డేటా ఉంది. ఈ డేటాలో నమూనాలను కనుగొనడం ఆసక్తికరం!
ఫోటో మార్సెలా లాస్కోస్కి ద్వారా అన్స్ప్లాష్లో
ఈ పాఠమాల సిరీస్లో, మీరు క్లస్టరింగ్ సాంకేతికతలను ఉపయోగించి డేటాను విశ్లేషించే కొత్త మార్గాలను కనుగొంటారు. క్లస్టరింగ్ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, మీ డేటాసెట్లో లేబుల్స్ లేకపోతే. లేబుల్స్ ఉంటే, మీరు గత పాఠాలలో నేర్చుకున్న వర్గీకరణ సాంకేతికతలు మరింత ఉపయోగకరంగా ఉండవచ్చు. కానీ లేబుల్స్ లేని డేటాను గుంపు చేయాలనుకుంటే, క్లస్టరింగ్ నమూనాలను కనుగొనడానికి గొప్ప మార్గం.
క్లస్టరింగ్ మోడల్స్తో పని చేయడం నేర్చుకోవడానికి సహాయపడే ఉపయోగకరమైన లో-కోడ్ టూల్స్ ఉన్నాయి. ఈ పనికి Azure ML ను ప్రయత్నించండి
ఈ పాఠాలు 🎶 జెన్ లూపర్ ద్వారా రాయబడ్డాయి, సహాయక సమీక్షలతో రిషిత్ దాగ్లీ మరియు ముహమ్మద్ సకీబ్ ఖాన్ ఇనాన్.
Nigerian Songs డేటాసెట్ Spotify నుండి స్క్రాప్ చేసి Kaggle నుండి పొందబడింది.
ఈ పాఠం సృష్టించడంలో సహాయపడిన ఉపయోగకరమైన కె-మీన్స్ ఉదాహరణలు ఈ ఐరిస్ అన్వేషణ, ఈ పరిచయ నోట్బుక్, మరియు ఈ హైపోథెటికల్ NGO ఉదాహరణ ఉన్నాయి.
అస్పష్టత:
ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ Co-op Translator ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. మూల పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలో అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకం వల్ల కలిగే ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారుల బాధ్యత మేము తీసుకోము.