కృత్రిమ మేధస్సు
KNN అల్గారిథమ్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి త్వరిత గైడ్
వ్యాపార ప్రపంచం దూకుడుగా స్వీకరించడంతో డేటా సైన్స్, ఇది అత్యంత కోరుకునే రంగాలలో ఒకటిగా మారింది. K-సమీప పొరుగు అల్గారిథమ్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎలా పని చేస్తుందో మేము వివరిస్తాము.
KNN అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
K-సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం (లేదా KNN) దాని సరళత కారణంగా ఎక్కువగా ఉపయోగించే అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లలో ఒకటి. KNN లేదా K-సమీప పొరుగు అల్గోరిథం అనేది పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గోరిథం, ఇది ఒకదానికొకటి దగ్గరగా ఉండే ప్రతి డేటా పాయింట్ ఒకే తరగతికి వస్తుంది. ఇక్కడ ప్రాథమిక ఊహ ఏమిటంటే, ఒకదానికొకటి దగ్గరగా ఉన్న వస్తువులు ఒకదానికొకటి సమానంగా ఉంటాయి. ఎక్కువగా, KNN అల్గోరిథం దాని వివరణ సౌలభ్యం మరియు తక్కువ గణన సమయం కారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
యంత్ర అభ్యాసంలో వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన సమస్యల కోసం KNN విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. KNN యొక్క కొన్ని ఉదాహరణలు ఇ-కామర్స్ పోర్టల్‌లు సారూప్య ఉత్పత్తులను సిఫార్సు చేయడానికి ఉపయోగించే అల్గారిథమ్‌లు.
ఒక ఉదాహరణను సమీక్షిద్దాం:
ఇచ్చిన చిత్రంలో, మాకు రెండు తరగతుల డేటా ఉంది. క్లాస్ A చతురస్రాలను సూచిస్తుంది మరియు క్లాస్ B త్రిభుజాలను సూచిస్తుంది.
KNN అల్గారిథమ్‌ని ఉపయోగించి రెండు తరగతుల్లో ఒకదానికి కొత్త ఇన్‌పుట్ డేటా పాయింట్‌ను కేటాయించడం సమస్య.
సమీప పొరుగువారి సంఖ్యను సూచించే 'K' విలువను నిర్వచించడం మొదటి దశ.
“k” విలువ 6 అయితే, అది ఆ డేటా పాయింట్‌కి 6 సమీప పొరుగువారి కోసం చూస్తుంది, “k” విలువ 5 అయితే, అది ఆ డేటా పాయింట్‌కి సమీపంలో ఉన్న 5 నైబర్‌ల కోసం చూస్తుంది.
'K' = 4ని పరిశీలిద్దాం అంటే అల్గోరిథం డేటా పాయింట్‌కి దగ్గరగా ఉన్న నాలుగు పొరుగువారిని పరిగణిస్తుంది.
ఇప్పుడు, 'K' = 4 వద్ద, ఒక త్రిభుజం మరియు రెండు చతురస్రాలు సమీప పొరుగువారిగా చూడవచ్చు. కాబట్టి, 'K' = 4 ఆధారంగా కొత్త డేటా పాయింట్, క్లాస్ Aకి కేటాయించబడుతుంది.
KNNని ఎక్కడ ఉపయోగించాలి?
KNN వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ ప్రిడిక్టివ్ సమస్యలు రెండింటిలోనూ ఉపయోగించబడుతుంది. అయినప్పటికీ, ఇది పారిశ్రామిక ప్రయోజనాల కోసం వర్తింపజేసినప్పుడు, ఇది చాలా వరకు వర్గీకరణలో ఉపయోగించబడుతుంది, ఎందుకంటే సాంకేతికత యొక్క వినియోగాన్ని నిర్ణయించేటప్పుడు మూల్యాంకనం చేయబడిన అన్ని పారామితులలో ఇది ఫేర్ అవుతుంది.
- ప్రిడిక్షన్ పవర్
- గణన సమయం
- అవుట్‌పుట్‌ను అర్థం చేసుకోవడం సులభం
రోజువారీ సమస్యలలో ఇది ఎలా ఉపయోగపడుతుంది?
దాని సరళత ఉన్నప్పటికీ, KNN ఇతర శక్తివంతమైన వర్గీకరణదారుల కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది మరియు ఆర్థిక అంచనా మరియు డేటా కంప్రెషన్, వీడియో రికగ్నిషన్, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, హ్యాండ్‌రైటింగ్ డిటెక్షన్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ వంటి ప్రదేశాలలో ఉపయోగించబడుతుంది.
KNN అల్గోరిథం యొక్క కొన్ని ప్రధాన ఉపయోగాలు
KNN అల్గారిథమ్ బ్యాంకింగ్ వ్యవస్థలో ఒక వ్యక్తి రుణ ఆమోదానికి సరిపోతుందో లేదో అంచనా వేయడానికి లేదా అతను లేదా ఆమె డిఫాల్టర్‌కు సమానమైన లక్షణాలను కలిగి ఉంటే అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. KNN సారూప్య లక్షణాలను కలిగి ఉన్న వ్యక్తులతో పోల్చడం ద్వారా వ్యక్తుల క్రెడిట్ స్కోర్‌లను లెక్కించడంలో కూడా సహాయపడుతుంది.
KNNని ఉపయోగిస్తున్న కంపెనీలు
అమెజాన్ లేదా నెట్‌ఫ్లిక్స్ వంటి చాలా ఇ-కామర్స్ మరియు ఎంటర్‌టైన్‌మెంట్ కంపెనీలు ఉత్పత్తులను కొనుగోలు చేయడానికి లేదా చూడడానికి సినిమాలు/షోలను సిఫార్సు చేసేటప్పుడు KNNని ఉపయోగిస్తాయి.
వారు ఈ సిఫార్సులను ఎలా చేస్తారు? సరే, ఈ కంపెనీలు మీరు కొనుగోలు చేసిన మునుపటి ఉత్పత్తులు లేదా మీరు వారి వెబ్‌సైట్‌లో చూసిన చలనచిత్రాల వంటి వినియోగదారు ప్రవర్తనపై డేటాను సేకరిస్తాయి మరియు KNNని వర్తింపజేస్తాయి.
కంపెనీలు మీ అందుబాటులో ఉన్న కస్టమర్ డేటాను ఇన్‌పుట్ చేస్తాయి మరియు సారూప్య ఉత్పత్తులను కొనుగోలు చేసిన లేదా ఇలాంటి సినిమాలను చూసిన ఇతర కస్టమర్‌లతో పోల్చి చూస్తాయి.
ఆ డేటా పాయింట్‌ని అల్గారిథమ్ ఎలా వర్గీకరిస్తుందనే దానిపై ఆధారపడి ఉత్పత్తులు మరియు చలనచిత్రాలు మీకు సిఫార్సు చేయబడతాయి.
KNN యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు
KNN యొక్క ప్రయోజనాలు
- వేగవంతమైన గణన
- సాధారణ అల్గోరిథం - అర్థం చేసుకోవడానికి
- బహుముఖ - వర్గీకరణ మరియు తిరోగమనానికి ఉపయోగపడుతుంది
- అధిక ఖచ్చితత్వం
- డేటా గురించి ఊహలు లేవు - అదనపు అంచనాలు లేదా మోడల్‌ను రూపొందించాల్సిన అవసరం లేదు.
KNN యొక్క ప్రతికూలతలు
- ఖచ్చితత్వం డేటా నాణ్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది
- పెద్ద డేటాతో అంచనా నెమ్మదిగా మారుతుంది
- పెద్ద డేటా సెట్‌లకు సంబంధించినది కాదు
- శిక్షణ డేటా మొత్తం నిల్వ చేయాలి, కాబట్టి అధిక మెమరీ అవసరం
- ఇది శిక్షణ మొత్తాన్ని నిల్వ చేస్తుంది కాబట్టి ఇది గణనపరంగా ఖరీదైనది
ఈ బ్లాగ్‌లో, వర్గీకరణ కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే K-NN అల్గారిథమ్‌ని వివరించడానికి మేము ప్రయత్నించాము. KNN వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక విధానం, అది ఎలా పని చేస్తుంది మరియు దాని ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు గురించి మేము చర్చించాము.
KNN అల్గోరిథం అనేది సరళమైన అల్గారిథమ్‌లలో ఒకటి మరియు అత్యంత దూకుడు ఫలితాలను ఇవ్వగలదు. KNN అల్గారిథమ్‌లు వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ సమస్యలకు రెండింటినీ ఉపయోగించవచ్చు.
