Машиналық оқытудағы көпөлшемді матрица
Көпөлшемді матрица — жолдар мен бағандардың ерікті саны бар кестеде орналасқан элементтерден тұратын деректер құрылымы. Машиналық оқытуда көпөлшемді матрицалар деректерді сақтау және өңдеу үшін кеңінен қолданылады.
Машиналық оқытуда көпөлшемді матрицаларды қолданудың бір мысалы кескінді тану мәселесі болып табылады. Бұл есепте әрбір кескінді көп өлшемді матрица ретінде көрсетуге болады, мұнда матрицаның әрбір элементі кескін пикселіне сәйкес келеді. Осылайша, кескінді өңдеу және талдау көп өлшемді матрицамен жұмыс істеуге дейін төмендейді.
Көпөлшемді матрицалар машиналық оқытуда мәтіндік деректерді сақтау және өңдеу үшін де қолданылады. Мысалы, әрбір құжат көпөлшемді матрица ретінде ұсынылуы мүмкін, мұнда матрицаның әрбір элементі құжаттағы сөзге сәйкес келеді. Бұл ұсыну мәтіндік деректердің үлкен көлемін тиімді өңдеуге және талдауға мүмкіндік береді.
Сонымен қатар, көп өлшемді матрицалар машиналық оқытуда дыбыстық сигналдарды, уақыттық қатарларды және басқа деректер түрлерін көрсету және өңдеу үшін қолданылады.
Машиналық оқытудағы көпөлшемді матрицалар деректерді сақтау мен өңдеудің негізгі құралы болып табылады. Олар әрбір элементтің өз мәні мен координаттары бар кестелер. Мәліметтерді мұндай көрсету оларға әртүрлі операцияларды тиімді орындауға мүмкіндік береді, мысалы, сұрыптау, сүзу, біріктіру және т.б.
Матрицалар және векторлар
Көпөлшемді матрицаларды қолдану мысалы
Көпөлшемді матрицаларды қолданудың бір мысалы объектілерді жіктеу міндеті болып табылады. Бұл есепте әрбір объект көпөлшемді матрица ретінде ұсынылған, мұнда матрицаның әрбір элементі объектінің қандай да бір атрибутына сәйкес келеді. Мысалы, қолмен жазылған цифрларды жіктеу мәселесін шешетін болсақ, онда әрбір цифр көпөлшемді матрица ретінде көрсетіледі, мұнда матрицаның әрбір элементі цифр кескініндегі пикселдің интенсивтілігіне сәйкес келеді.
Жіктеу мәселесін шешу үшін біз логистикалық регрессия, тірек векторлық машина, кездейсоқ орман және т.б. сияқты әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалана аламыз. Бұл алгоритмдердің барлығы матрицалық операцияларға негізделген, мысалы, матрицаны көбейту, транспозициялау, инверсия және т.б.
Мәліметтерді көпөлшемді матрицаларға түрлендіру
Деректерді көпөлшемді матрицаларға түрлендіру машиналық оқытудағы деректермен жұмыс істеудің алғашқы қадамдарының бірі болып табылады. Ол үшін біз NumPy, Pandas, Scikit-learn және т.б. сияқты әртүрлі құралдар мен кітапханаларды пайдалана аламыз.
Мысалы, егер біз мәтіндік деректермен жұмыс жасайтын болсақ, онда мәтіндік құжаттарды көп өлшемді матрицаларға түрлендіру үшін Scikit-learn кітапханасын пайдалана аламыз. Ол үшін біз CountVectorizer немесе TfidfVectorizer сияқты әдістерді пайдалана аламыз, олар бізге матрицаның әрбір элементі құжаттағы терминнің санына немесе салмағына сәйкес келетін көп өлшемді матрицаны құруға мүмкіндік береді.
Қорытынды
Көпөлшемді матрицалар машиналық оқытудың құрамдас бөлігі болып табылады және әртүрлі деректерді сақтау және өңдеу үшін қолданылады. Олардың тиімділігі мен әмбебаптығы оларды жіктеу, кластерлеу, регрессия және т.б. сияқты әртүрлі тапсырмаларда пайдалануға мүмкіндік береді.