ನಾವು ಮಹಾ AI ಕ್ರಾಂತಿಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ!
ಪ್ರತಿದಿನ ನಾವು ಅದ್ಭುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೊಸ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ನಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ; ಇವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿವರವಾಗಿ. ಅಲ್ಲದೆ, ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯದ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
"ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ" ಮತ್ತು "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ" ಎಂಬ ಪದಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ತೆರವುಗೊಳಿಸೋಣ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಇದು ತರಬೇತಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಶಕ್ತಿಯ ಅನುಕರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮನುಷ್ಯರಂತೆ ಯೋಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಾವು ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಭವಿಷ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಥವಾ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಕೊಡೋಣ. ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೂವು ಅಥವಾ ಬೆಕ್ಕು ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು.
ಮತ್ತು, ಚಿತ್ರವು ಹೂವು ಅಥವಾ ಬೆಕ್ಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮುಖ್ಯ ತತ್ವವೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು.
ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ನಾವು ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್, ಇದು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಯೋಜನೆಗೆ ಅದ್ಭುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ
ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು "ತರಬೇತಿ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಹೊಚ್ಚಹೊಸ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಎರಡು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಾಜಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಇದು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಏನಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾದರಿಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದರಿಂದ, ಈ ರೀತಿಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು "ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ" ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು, ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ತಾಜಾ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
ಅಲ್ಲದೆ, ಇನ್ಪುಟ್-ಟು-ಔಟ್ಪುಟ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿರಲು ಕಲಿಯಬೇಕು.
ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಏನಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ರೀತಿಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು "ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಏನಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾದರಿಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತದಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು. ಮತ್ತು, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಾವು ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮಾದರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಮಾದರಿಯು ಹೊಸ, ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಮೂಲದಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವವರೆಗೆ ನಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ನಿಖರವಾಗಿರಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎನ್ನುವುದು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ. ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಈ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಮಾದರಿಯು ಅದರ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಅದರ ಮುನ್ನೋಟಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವಾಗಿರಬೇಕು. ಮತ್ತು, ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು.
ಅಥವಾ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಾತರಿಪಡಿಸಬಹುದು.
ತರಬೇತಿಯ ಉದಾಹರಣೆ:
ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡೋಣ.
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು "music.csv" ಹೆಸರಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಲಿಂಗ, ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅವರ ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಲಿಂಗವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಯಾವ ಪ್ರಕಾರದ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸರಳವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಆಗಿದೆ: ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಈ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (X) ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳು (Y) (y) ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಾಗಳ ಡೇಟಾ ಫ್ರೇಮ್ಗೆ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ, ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, 80% ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು 20% ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯ
ತಾಜಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ತಾಜಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅದು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯ ಅಥವಾ ತೀರ್ಪು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಗಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಥವಾ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಇವು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ನಿರ್ಣಯದ ಹಂತದ ನಿಖರತೆಯು ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನೈಜ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಹೊಸ, ಅಪರಿಚಿತ ಡೇಟಾದ ಇನ್ಪುಟ್
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ನಿರ್ಣಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಾದರಿಗೆ ತಾಜಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು.
ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮುನ್ನೋಟಗಳ ನಿಖರತೆಯು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಣಯದ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ:
ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಂತೆ; ನಾವು ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಬದಲಿಗೆ RandomForestClassifier ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ.
ನಾವು ಸೈ-ಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೈಥಾನ್ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಎಂಬ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ, ಅದರ ಮೇಲೆ ನಾವು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.
ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯ ಭವಿಷ್ಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ X ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೋಡ್ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ನಂತರ ಡೇಟಾ ಫ್ರೇಮ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೊದಲ ಐದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಣಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳು
ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ.
ನಿರ್ಣಯ ಹಂತದ ವೇಗ
ಅನುಮಾನದ ವೇಗವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ವೇಗವಾದ ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಯಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆ
ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನಿರ್ಣಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನಿಖರತೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮಾದರಿಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿಖರತೆಯು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಕ್ಕೆ ತುಂಬಾ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನದ ಹಂತವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮಹತ್ವ
ನಿರ್ಣಯದ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸಮರ್ಥ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಣಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಅಥವಾ, ನೀವು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ತರಬೇತಿಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತಾಜಾ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಊಹಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯ ಯಶಸ್ಸು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಇಬ್ಬರೂ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ!
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ