સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા અને મશીન લર્નિંગને કારણે વિશ્વ ઝડપથી બદલાઈ રહ્યું છે, જેની અસર આપણા રોજિંદા જીવનના દરેક પાસાઓ પર પડે છે.
એપોઇન્ટમેન્ટ બુક કરવા માટે NLP અને મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરતા વૉઇસ આસિસ્ટન્ટ્સથી, અમારા કૅલેન્ડર પર ઇવેન્ટ્સ જોવા અને એવા ઉપકરણો પર મ્યુઝિક વગાડવામાં આવે છે કે જે એટલા સચોટ હોય કે તેઓ અમારી જરૂરિયાતોને ધ્યાનમાં લેતા પહેલા તેનો અંદાજ લગાવી શકે.
કમ્પ્યુટર્સ ચેસ રમી શકે છે, શસ્ત્રક્રિયા કરી શકે છે અને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સની મદદથી વધુ સ્માર્ટ, વધુ માનવ જેવા મશીનોમાં વિકાસ કરી શકે છે.
અમે સતત તકનીકી પ્રગતિના સમયે છીએ, અને સમય જતાં કમ્પ્યુટર્સ કેવી રીતે વિકસિત થયા છે તે જોઈને, અમે ભવિષ્યમાં શું થશે તે વિશે આગાહી કરી શકીએ છીએ.
કમ્પ્યુટિંગ સાધનો અને પદ્ધતિઓનું લોકશાહીકરણ એ આ ક્રાંતિના મુખ્ય પાસાઓમાંનું એક છે જે બહાર આવે છે. ડેટા વૈજ્ .ાનિકો છેલ્લા પાંચ વર્ષ દરમિયાન અત્યાધુનિક પદ્ધતિઓનો વિના પ્રયાસે અમલ કરીને શક્તિશાળી ડેટા-ક્રંચિંગ કમ્પ્યુટર્સ બનાવ્યા છે. પરિણામો આશ્ચર્યજનક છે.
આ પોસ્ટમાં, અમે નજીકથી જોઈશું મશીન શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સ અને તેમની તમામ વિવિધતાઓ.
તો, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ શું છે?
AI સિસ્ટમ દ્વારા તેનું કાર્ય હાથ ધરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતો અભિગમ-સામાન્ય રીતે, આપેલ ઇનપુટ ડેટામાંથી આઉટપુટ મૂલ્યોની આગાહી કરવી-ને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ એ એક પ્રક્રિયા છે જે ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે અને તેનો ઉપયોગ ઉત્પાદન માટે તૈયાર હોય તેવા મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવવા માટે થાય છે. જો મશીન લર્નિંગ એ ટ્રેન છે જે કામ કરે છે, તો મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ એ લોકોમોટિવ્સ છે જે કામને સાથે લઈ જાય છે.
ઉપયોગ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ મશીન લર્નિંગ અભિગમ તમે જે વ્યવસાયિક સમસ્યાને સંબોધવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો, તમે જે ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરી રહ્યાં છો અને તમારી પાસે ઉપલબ્ધ સંસાધનો દ્વારા નક્કી કરવામાં આવશે.
મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ તે છે જે ડેટા સેટને મોડેલમાં ફેરવે છે. તમે જે પ્રકારની સમસ્યાનો જવાબ આપવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો તેના આધારે, ઉપલબ્ધ પ્રોસેસિંગ પાવર અને તમારી પાસે જે પ્રકારનો ડેટા છે, દેખરેખ રાખવામાં આવ્યો છે, દેખરેખ રાખ્યો નથી અથવા રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ સારી કામગીરી કરી શકે છે.
તેથી, અમે દેખરેખ, અસુરક્ષિત અને મજબૂતીકરણ શિક્ષણ વિશે વાત કરી, પરંતુ તે શું છે? ચાલો તેમને અન્વેષણ કરીએ.
દેખરેખ, અસુરક્ષિત અને મજબૂતીકરણ શિક્ષણ
નિરીક્ષણ લર્નિંગ
નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણમાં, AI મોડલ પ્રદાન કરવામાં આવેલ ઇનપુટ અને અનુમાનિત પરિણામનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા લેબલના આધારે વિકસાવવામાં આવે છે. ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટના આધારે, મોડેલ મેપિંગ સમીકરણ વિકસાવે છે, અને તે મેપિંગ સમીકરણનો ઉપયોગ કરીને, તે ભવિષ્યમાં ઇનપુટ્સના લેબલની આગાહી કરે છે.
ચાલો કહીએ કે આપણે એક મોડેલ બનાવવાની જરૂર છે જે કૂતરા અને બિલાડી વચ્ચે તફાવત કરી શકે. મૉડલને તાલીમ આપવા માટે બિલાડીઓ અને કૂતરાઓના બહુવિધ ફોટાઓ લેબલ સાથે મૉડલમાં આપવામાં આવે છે જે દર્શાવે છે કે તેઓ બિલાડી છે કે કૂતરા.
મોડલ તે ઈમેજીસના ઇનપુટ ફોટોગ્રાફ્સ પરના લેબલોને લગતું સમીકરણ સ્થાપિત કરવા માંગે છે. જો મૉડેલે આ તસવીર પહેલાં ક્યારેય ન જોઈ હોય, તો પણ ટ્રેનિંગ પછી તે ઓળખી શકે છે કે તે બિલાડીની છે કે કૂતરાની.
અનસપ્રિવિઝન લર્નિંગ
દેખરેખ વિનાના શિક્ષણમાં AI મોડલને લેબલ લગાવ્યા વિના ફક્ત ઇનપુટ્સ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે. મોડેલ ઇનપુટ ડેટાને સંબંધિત લાક્ષણિકતાઓ સાથે જૂથોમાં વિભાજિત કરે છે.
પછી ઇનપુટના ભાવિ લેબલની આગાહી કરવામાં આવે છે તેના આધારે તેના લક્ષણો એક વર્ગીકરણ સાથે કેટલી નજીકથી મેળ ખાય છે. પરિસ્થિતિને ધ્યાનમાં લો કે જ્યાં આપણે લાલ અને વાદળી દડાના જૂથને બે શ્રેણીઓમાં વિભાજિત કરવું જોઈએ.
ચાલો ધારીએ કે રંગના અપવાદ સિવાય બોલની અન્ય લાક્ષણિકતાઓ સમાન છે. તે દડાને બે વર્ગોમાં કેવી રીતે વિભાજિત કરી શકે છે તેના આધારે, મોડેલ દડાઓ વચ્ચેના લક્ષણો માટે જુએ છે.
જ્યારે દડાને તેમના રંગના આધારે બે જૂથોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે ત્યારે બોલના બે ક્લસ્ટર - એક વાદળી અને એક લાલ - ઉત્પન્ન થાય છે.
મજબૂતીકરણ લર્નિંગ
રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગમાં, AI મૉડલ ચોક્કસ સંજોગોમાં કરી શકે તે રીતે કાર્ય કરીને એકંદર નફો વધારવાનો પ્રયાસ કરે છે. તેના અગાઉના પરિણામો પરનો પ્રતિસાદ મોડલને શીખવામાં મદદ કરે છે.
જ્યારે રોબોટને પોઈન્ટ A અને B વચ્ચેનો માર્ગ પસંદ કરવા માટે સૂચના આપવામાં આવે છે ત્યારે પરિસ્થિતિ વિશે વિચારો. રોબોટ પ્રથમ અભ્યાસક્રમોમાંથી કોઈ એક પસંદ કરે છે કારણ કે તેની પાસે અગાઉનો અનુભવ નથી.
રોબોટ જે માર્ગ લે છે તેના પર ઇનપુટ મેળવે છે અને તેમાંથી જ્ઞાન મેળવે છે. રોબોટ આગલી વખતે જ્યારે તે સમાન સંજોગોનો સામનો કરે ત્યારે સમસ્યાને ઠીક કરવા માટે ઇનપુટનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
દાખલા તરીકે, જો રોબોટ વિકલ્પ B પસંદ કરે છે અને સકારાત્મક પ્રતિસાદ જેવા પુરસ્કાર મેળવે છે, તો તે આ વખતે સમજે છે કે તેણે તેના પુરસ્કારને વધારવા માટે માર્ગ B પસંદ કરવો જોઈએ.
હવે આખરે તમે જેની રાહ જોઈ રહ્યા છો, તે એલ્ગોરિધમ છે.
મુખ્ય મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ
1. લીનિયર રીગ્રેશન
સૌથી સરળ મશીન લર્નિંગ અભિગમ જે નિરીક્ષિત શિક્ષણથી વિચલિત થાય છે તે રેખીય રીગ્રેશન છે. સ્વતંત્ર ચલોના જ્ઞાન સાથે, તેનો ઉપયોગ મોટે ભાગે રીગ્રેસન મુદ્દાઓને ઉકેલવા અને સતત આશ્રિત ચલો પર અનુમાનો બનાવવા માટે થાય છે.
શ્રેષ્ઠ ફિટની રેખા શોધવી, જે સતત આશ્રિત ચલો માટે પરિણામની આગાહી કરવામાં મદદ કરી શકે છે, તે રેખીય રીગ્રેસનનો હેતુ છે. ઘરની કિંમતો, ઉંમર અને વેતન એ સતત મૂલ્યોના કેટલાક ઉદાહરણો છે.
સરળ રેખીય રીગ્રેસન તરીકે ઓળખાતું મોડેલ એક સ્વતંત્ર ચલ અને એક આશ્રિત ચલ વચ્ચેના જોડાણની ગણતરી કરવા માટે સીધી રેખાનો ઉપયોગ કરે છે. બહુવિધ રેખીય રીગ્રેશનમાં બે કરતાં વધુ સ્વતંત્ર ચલો છે.
રેખીય રીગ્રેશન મોડેલમાં ચાર અંતર્ગત ધારણાઓ છે:
- રેખીયતા: X અને Y ના સરેરાશ વચ્ચે રેખીય જોડાણ છે.
- હોમોસેડેસ્ટીસીટી: X ના દરેક મૂલ્ય માટે, શેષ વિચલન સમાન છે.
- સ્વતંત્રતા: અવલોકનો સ્વતંત્રતાની દ્રષ્ટિએ એકબીજાથી સ્વતંત્ર છે.
- સામાન્યતા: જ્યારે X નિશ્ચિત કરવામાં આવે છે, ત્યારે Y સામાન્ય રીતે વિતરિત થાય છે.
લીનિયર રીગ્રેસન ડેટા માટે પ્રશંસનીય કામગીરી કરે છે જેને રેખાઓ સાથે અલગ કરી શકાય છે. તે રેગ્યુલરાઈઝેશન, ક્રોસ-વેલિડેશન અને ડાયમેન્શન રિડક્શન ટેકનિકનો ઉપયોગ કરીને ઓવરફિટિંગને નિયંત્રિત કરી શકે છે. જો કે, એવા કિસ્સાઓ છે કે જ્યાં વ્યાપક ફીચર એન્જિનિયરિંગ જરૂરી છે, જે ક્યારેક ઓવરફિટિંગ અને ઘોંઘાટમાં પરિણમી શકે છે.
2. લોજિસ્ટિક રીગ્રેશન
લોજિસ્ટિક રીગ્રેશન એ બીજી મશીન લર્નિંગ ટેકનિક છે જે દેખરેખ હેઠળના શિક્ષણમાંથી વિદાય લે છે. તેનો મુખ્ય ઉપયોગ વર્ગીકરણ છે, જ્યારે તેનો ઉપયોગ રીગ્રેસન સમસ્યાઓ માટે પણ થઈ શકે છે.
લોજિસ્ટિક રીગ્રેસનનો ઉપયોગ સ્વતંત્ર પરિબળોમાંથી માહિતીનો ઉપયોગ કરીને સ્પષ્ટ આધારિત ચલની આગાહી કરવા માટે થાય છે. ધ્યેય આઉટપુટને વર્ગીકૃત કરવાનો છે, જે ફક્ત 0 અને 1 વચ્ચે આવી શકે છે.
ઇનપુટ્સના ભારિત કુલની પ્રક્રિયા સિગ્મોઇડ ફંક્શન દ્વારા કરવામાં આવે છે, એક સક્રિયકરણ કાર્ય જે 0 અને 1 વચ્ચેના મૂલ્યોને રૂપાંતરિત કરે છે.
લોજિસ્ટિક રીગ્રેસનનો આધાર મહત્તમ સંભાવના અંદાજ છે, ચોક્કસ અવલોકન કરેલ ડેટાને આધારે ધારિત સંભાવના વિતરણના પરિમાણોની ગણતરી કરવાની પદ્ધતિ.
3. નિર્ણય વૃક્ષ
અન્ય મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિ કે જે નિરીક્ષિત શિક્ષણથી છૂટી જાય છે તે નિર્ણય વૃક્ષ છે. વર્ગીકરણ અને રીગ્રેસન બંને મુદ્દાઓ માટે, નિર્ણય વૃક્ષ અભિગમનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
આ નિર્ણય લેવાનું સાધન, જે વૃક્ષ જેવું લાગે છે, ક્રિયાઓના સંભવિત પરિણામો, ખર્ચ અને પરિણામો બતાવવા માટે દ્રશ્ય રજૂઆતોનો ઉપયોગ કરે છે. ડેટાને અલગ-અલગ ભાગોમાં વિભાજીત કરીને, વિચાર માનવ મનને અનુરૂપ છે.
અમે તેને દાણાદાર કરી શકીએ તેટલા ડેટાને અલગ-અલગ ભાગોમાં વિભાજિત કરવામાં આવ્યો છે. ડિસિઝન ટ્રીનો મુખ્ય ઉદ્દેશ્ય એક તાલીમ મોડેલ બનાવવાનો છે જેનો ઉપયોગ લક્ષ્ય ચલના વર્ગની આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે. ખૂટતા મૂલ્યોને ડિસિઝન ટ્રીનો ઉપયોગ કરીને આપમેળે નિયંત્રિત કરી શકાય છે.
વન-શોટ એન્કોડિંગ, ડમી વેરિયેબલ્સ અથવા અન્ય ડેટા પ્રીટ્રીટમેન્ટ પગલાં માટે કોઈ આવશ્યકતા નથી. તે આ અર્થમાં કઠોર છે કે તેમાં નવો ડેટા ઉમેરવો મુશ્કેલ છે. જો તમારી પાસે વધારાનો લેબલ થયેલ ડેટા છે, તો તમારે સમગ્ર ડેટાસેટ પર વૃક્ષને ફરીથી તાલીમ આપવી જોઈએ.
પરિણામે, ડાયનેમિક મોડલ ફેરફારની જરૂર હોય તેવા કોઈપણ એપ્લિકેશન માટે નિર્ણય વૃક્ષો નબળી પસંદગી છે.
લક્ષ્ય ચલના પ્રકારને આધારે, નિર્ણય વૃક્ષોને બે પ્રકારમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે:
- વર્ગીકૃત ચલ: એક નિર્ણય વૃક્ષ જેમાં ધ્યેય ચલ વર્ગીકૃત છે.
- સતત ચલ: એક નિર્ણય વૃક્ષ જેમાં ધ્યેય ચલ સતત હોય છે.
4. રેન્ડમ ફોરેસ્ટ
રેન્ડમ ફોરેસ્ટ મેથડ એ પછીની મશીન લર્નિંગ ટેકનિક છે અને એક નિરીક્ષણ કરેલ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ છે જે વર્ગીકરણ અને રીગ્રેસન મુદ્દાઓમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. તે એક વૃક્ષ આધારિત પદ્ધતિ પણ છે, જે નિર્ણય વૃક્ષ જેવી જ છે.
વૃક્ષોનું જંગલ, અથવા ઘણા નિર્ણય વૃક્ષો, નિર્ણય લેવા માટે રેન્ડમ વન પદ્ધતિ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાય છે. વર્ગીકરણ કાર્યોને હેન્ડલ કરતી વખતે, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ મેથડ સતત ચલો ધરાવતા ડેટાસેટ્સ સાથે રીગ્રેશન કાર્યોને હેન્ડલ કરતી વખતે વર્ગીકૃત ચલોનો ઉપયોગ કરે છે.
એક જોડાણ, અથવા ઘણા મોડેલોનું મિશ્રણ, રેન્ડમ ફોરેસ્ટ પદ્ધતિ જે કરે છે તે છે, જેનો અર્થ એ છે કે આગાહીઓ માત્ર એકને બદલે મોડેલોના જૂથનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે.
વર્ગીકરણ અને રીગ્રેસન સમસ્યાઓ બંને માટે ઉપયોગમાં લેવાની ક્ષમતા, જે આધુનિક મશીન શિક્ષણ પ્રણાલીનો મોટાભાગનો ભાગ બનાવે છે, તે રેન્ડમ ફોરેસ્ટનો મુખ્ય ફાયદો છે.
એન્સેમ્બલ દ્વારા બે અલગ અલગ વ્યૂહરચનાઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે:
- બેગિંગ: આ કરવાથી, તાલીમ ડેટાસેટ માટે વધુ ડેટા બનાવવામાં આવે છે. આગાહીમાં ભિન્નતા ઘટાડવા માટે, આ કરવામાં આવે છે.
- બૂસ્ટિંગ એ ક્રમિક મોડલ બનાવીને નબળા શીખનારાઓને મજબૂત શીખનારાઓ સાથે જોડવાની પ્રક્રિયા છે, જેના પરિણામે મહત્તમ ચોકસાઈ સાથે અંતિમ મોડલ બને છે.
5. નિષ્કપટ બેઝ
દ્વિસંગી (બે-વર્ગ) અને બહુ-વર્ગ વર્ગીકરણ સમસ્યા નેવ બેયસ ટેકનિકનો ઉપયોગ કરીને ઉકેલી શકાય છે. જ્યારે પદ્ધતિને દ્વિસંગી અથવા શ્રેણીના ઇનપુટ મૂલ્યોનો ઉપયોગ કરીને સમજાવવામાં આવે છે, ત્યારે તે સમજવા માટે સૌથી સરળ છે. નિષ્કપટ બેયસ વર્ગીકરણકર્તા દ્વારા કરવામાં આવેલી ધારણા એ છે કે વર્ગમાં એક લક્ષણના અસ્તિત્વનો અન્ય કોઈપણ લક્ષણોની હાજરી પર કોઈ અસર નથી.
ઉપરોક્ત સૂત્ર સૂચવે છે:
- P(H): ધારણા H સાચી હોવાની સંભાવના. અગાઉની સંભાવનાને આ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
- P(E): પુરાવાની સંભાવના
- P(E|H): પૂર્વધારણા પુરાવા દ્વારા સમર્થિત હોવાની સંભાવના.
- P(H|E): પુરાવો જોતાં, પૂર્વધારણા સાચી હોવાની સંભાવના.
નિષ્કપટ બેયસ વર્ગીકૃતકર્તા ચોક્કસ પરિણામની સંભાવના નક્કી કરતી વખતે આ દરેક લાક્ષણિકતાઓને વ્યક્તિગત રીતે ધ્યાનમાં લેશે, પછી ભલે આ લક્ષણો એકબીજા સાથે જોડાયેલા હોય. નિષ્કપટ બાયેશિયન મોડલ બનાવવા માટે સરળ અને મોટા ડેટાસેટ્સ માટે અસરકારક છે.
તે મૂળભૂત હોવા છતાં સૌથી જટિલ વર્ગીકરણ તકનીકો કરતાં પણ વધુ સારું પ્રદર્શન કરવા માટે જાણીતું છે. તે ગાણિતીક નિયમોનો સંગ્રહ છે જે તમામ એક પદ્ધતિને બદલે બેયસના પ્રમેય પર આધારિત છે.
6. K- સૌથી નજીકના પડોશીઓ
K-નજીકના પડોશીઓ (kNN) ટેકનિક એ નિરીક્ષિત મશીન લર્નિંગનો સબસેટ છે જેનો ઉપયોગ વર્ગીકરણ અને રીગ્રેસન મુદ્દાઓને ઉકેલવા માટે થઈ શકે છે. KNN અલ્ગોરિધમ ધારે છે કે તુલનાત્મક વસ્તુઓ નજીકમાં મળી શકે છે.
હું તેને સમાન માનસિક વ્યક્તિઓના મેળાવડા તરીકે યાદ કરું છું. kNN નિકટતા, નિકટતા અથવા અંતરનો ઉપયોગ કરીને અન્ય ડેટા બિંદુઓ વચ્ચે સામ્યતાના વિચારનો લાભ ઉઠાવે છે. નજીકના લેબલવાળા અવલોકનક્ષમ ડેટા પોઈન્ટના આધારે અદ્રશ્ય ડેટાને લેબલ કરવા માટે, ગ્રાફ પરના બિંદુઓ વચ્ચેના વિભાજનને નિર્ધારિત કરવા માટે ગાણિતિક પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
નજીકના તુલનાત્મક સ્થળોને ઓળખવા માટે તમારે ડેટા પોઈન્ટ વચ્ચેનું અંતર નક્કી કરવું આવશ્યક છે. આ માટે યુક્લિડિયન અંતર, હેમિંગ અંતર, મેનહટન અંતર અને મિન્કોવસ્કી અંતર જેવા અંતર માપનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. K ને નજીકના પડોશી નંબર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, અને તે ઘણીવાર એક વિષમ સંખ્યા હોય છે.
KNN વર્ગીકરણ અને રીગ્રેશન સમસ્યાઓ માટે લાગુ કરી શકાય છે. જ્યારે KNN નો ઉપયોગ રીગ્રેસન મુદ્દાઓ માટે કરવામાં આવે છે ત્યારે કરવામાં આવતી આગાહી K-સૌથી વધુ સમાન ઘટનાઓના સરેરાશ અથવા મધ્યક પર આધારિત છે.
KNN પર આધારિત વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમનું પરિણામ K સૌથી સમાન ઘટનાઓમાં સૌથી વધુ આવર્તન ધરાવતા વર્ગ તરીકે નક્કી કરી શકાય છે. દરેક ઉદાહરણ અનિવાર્યપણે તેમના વર્ગ માટે મત આપે છે, અને આગાહી સૌથી વધુ મત મેળવનાર વર્ગની છે.
7. K-નો અર્થ
તે અસુરક્ષિત શિક્ષણ માટેની તકનીક છે જે ક્લસ્ટરિંગ સમસ્યાઓને સંબોધિત કરે છે. ડેટા સેટને ચોક્કસ સંખ્યામાં ક્લસ્ટરોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે - ચાલો તેને K કહીએ - એવી રીતે કે દરેક ક્લસ્ટરના ડેટા પોઈન્ટ એકરૂપ હોય અને અન્ય ક્લસ્ટરો કરતા અલગ હોય.
K-નો અર્થ ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિ:
- દરેક ક્લસ્ટર માટે, K-મીન એલ્ગોરિધમ k સેન્ટ્રોઇડ્સ અથવા પોઈન્ટ પસંદ કરે છે.
- નજીકના સેન્ટ્રોઇડ્સ અથવા K ક્લસ્ટરો સાથે, દરેક ડેટા બિંદુ ક્લસ્ટર બનાવે છે.
- હવે, પહેલાથી હાજર ક્લસ્ટર સભ્યોના આધારે નવા સેન્ટ્રોઇડ્સ બનાવવામાં આવે છે.
- દરેક ડેટા પોઈન્ટ માટે સૌથી નજીકનું અંતર આ અપડેટ કરેલ સેન્ટ્રોઈડનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે. જ્યાં સુધી સેન્ટ્રોઇડ્સ બદલાતા નથી, ત્યાં સુધી આ પ્રક્રિયા પુનરાવર્તિત થાય છે.
તે ઝડપી, વધુ વિશ્વસનીય અને સમજવા માટે સરળ છે. જો સમસ્યાઓ હોય, તો k-મીન્સની અનુકૂલનક્ષમતા ગોઠવણોને સરળ બનાવે છે. જ્યારે ડેટાસેટ્સ એકબીજાથી અલગ અથવા સારી રીતે અલગ હોય છે, ત્યારે પરિણામો શ્રેષ્ઠ હોય છે. તે અનિયમિત ડેટા અથવા આઉટલાયર્સનું સંચાલન કરી શકતું નથી.
8. વેક્ટર મશીનોને સપોર્ટ કરો
ડેટાને વર્ગીકૃત કરવા માટે SVM ટેકનિકનો ઉપયોગ કરતી વખતે, કાચો ડેટા n-પરિમાણીય જગ્યામાં બિંદુઓ તરીકે બતાવવામાં આવે છે (જ્યાં n એ તમારી પાસેના લક્ષણોની સંખ્યા છે). ડેટાને પછી સરળતાથી વર્ગીકૃત કરી શકાય છે કારણ કે દરેક વિશેષતાની કિંમત પછી ચોક્કસ સંકલન સાથે જોડાયેલ છે.
ડેટાને અલગ કરવા અને તેને ગ્રાફ પર મૂકવા માટે, વર્ગીકૃત તરીકે ઓળખાતી રેખાઓનો ઉપયોગ કરો. આ અભિગમ દરેક ડેટા બિંદુને n-પરિમાણીય જગ્યામાં એક બિંદુ તરીકે દર્શાવે છે, જ્યાં n એ તમારી પાસે રહેલી સુવિધાઓની સંખ્યા છે અને દરેક વિશેષતાનું મૂલ્ય ચોક્કસ સંકલન મૂલ્ય છે.
હવે અમે એક લાઇન શોધીશું જે ડેટાને ડેટાના બે સેટમાં વિભાજિત કરે છે જેને અલગ રીતે વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યા છે. બે જૂથોમાંના દરેકમાં નજીકના બિંદુઓથી અંતર આ રેખા સાથે સૌથી વધુ દૂર હશે.
બે નજીકના બિંદુઓ ઉપરના ઉદાહરણમાંની રેખાથી સૌથી વધુ દૂરના બિંદુઓ હોવાથી, રેખા જે ડેટાને બે જૂથોમાં વિભાજિત કરે છે જેને અલગ રીતે વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યા હતા તે મધ્યમ રેખા છે. અમારું વર્ગીકરણ આ રેખા છે.
9. પરિમાણ ઘટાડો
પરિમાણીયતા ઘટાડવાના અભિગમનો ઉપયોગ કરીને, તાલીમ ડેટામાં ઓછા ઇનપુટ ચલ હોઈ શકે છે. સરળ શબ્દોમાં, તે તમારા ફીચર સેટના કદને સંકોચવાની પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપે છે. ચાલો કલ્પના કરીએ કે તમારા ડેટાસેટમાં 100 કૉલમ છે; પરિમાણીયતા ઘટાડાથી તે રકમ ઘટીને 20 કૉલમ થઈ જશે.
મોડલ આપમેળે વધુ સુસંસ્કૃત બને છે અને લક્ષણોની સંખ્યામાં વધારો થતાં ઓવરફિટીંગનું મોટું જોખમ રહેલું છે. મોટા પરિમાણોમાં ડેટા સાથે કામ કરવામાં સૌથી મોટી સમસ્યા એ છે કે જેને "પરિમાણીયતાના શાપ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જે ત્યારે થાય છે જ્યારે તમારા ડેટામાં વધુ પડતા લક્ષણો હોય છે.
નીચેના ઘટકોનો ઉપયોગ પરિમાણીયતામાં ઘટાડો કરવા માટે થઈ શકે છે:
- સુસંગત લાક્ષણિકતાઓ શોધવા અને પસંદ કરવા માટે, વિશેષતાની પસંદગીનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
- પહેલેથી અસ્તિત્વમાં છે તે સુવિધાઓનો ઉપયોગ કરીને, ફીચર એન્જિનિયરિંગ મેન્યુઅલી નવી સુવિધાઓ બનાવે છે.
ઉપસંહાર
અસુરક્ષિત અથવા દેખરેખ વિનાનું મશીન લર્નિંગ બંને શક્ય છે. જો તમારો ડેટા ઓછો વિપુલ પ્રમાણમાં હોય અને તાલીમ માટે સારી રીતે ટૅગ કરેલ હોય તો નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ પસંદ કરો.
મોટા ડેટા સેટ્સ અવારનવાર પરફોર્મ કરશે અને અસુરક્ષિત શિક્ષણનો ઉપયોગ કરીને વધુ સારા પરિણામો આપશે. ડીપ લર્નિંગ પદ્ધતિઓ શ્રેષ્ઠ છે જો તમારી પાસે મોટા પ્રમાણમાં ડેટા સંગ્રહ છે જે સરળતાથી ઉપલબ્ધ છે.
મજબૂતીકરણ શીખવી અને ડીપ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ એ કેટલાક વિષયો છે જેનો તમે અભ્યાસ કર્યો છે. ન્યુરલ નેટવર્કની લાક્ષણિકતાઓ, ઉપયોગો અને અવરોધો હવે તમારા માટે સ્પષ્ટ છે. છેલ્લું પરંતુ ઓછામાં ઓછું નહીં, જ્યારે તમારી પોતાની બનાવવાની વાત આવી ત્યારે તમે વિવિધ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ, IDEs અને પ્લેટફોર્મ માટેના વિકલ્પોને ધ્યાનમાં લીધા મશીન લર્નિંગ મોડેલો.
તમારે આગળની બાબત એ છે કે દરેકનો અભ્યાસ અને ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરવું મશીન શિક્ષણ અભિગમ વિષય બહોળો હોય તો પણ તેના ઊંડાણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરશો તો કોઈ પણ વિષય થોડા કલાકોમાં સમજી શકાય છે. દરેક વિષય બીજાથી એકલો રહે છે.
તમારે એક સમયે એક મુદ્દા વિશે વિચારવું જોઈએ, તેનો અભ્યાસ કરવો જોઈએ, તેને વ્યવહારમાં મૂકવો જોઈએ અને તેમાં અલ્ગોરિધમનો અમલ કરવા માટે તમારી પસંદગીની ભાષાનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ.
એક જવાબ છોડો