ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
- 1. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
- 2. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ವಿವರಿಸಿ.
- 3. ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು?
- 4. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿವೆ. ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು?
- 5. ಸಹವರ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
- 6. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
- 7. ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾವುದು?
- 8. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಇದು ಏನು?
- 9. KNN ಮತ್ತು k-ಅಂದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
- 10. "ಆಯ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ" ಎಂದರೆ ನಿಮಗೆ ಏನು?
- 11. ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 12. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, 'ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್' ಮತ್ತು 'ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್' ಎಂದರೇನು?
- 13. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆ ಎಂದರೇನು?
- 14. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಓವರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಏನು, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯಬಹುದು?
- 15. ನೈವ್ ಬೇಯೆಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವುವು?
- 16. ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅರ್ಥವೇನು?
- 17. ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 18. ಟೈಪ್ I ಮತ್ತು ಟೈಪ್ II ದೋಷಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
- 19. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಸಮಗ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರ ಯಾವುದು?
- 20. ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವುವು? ಒಂದು ನಿದರ್ಶನ ನೀಡಿ.
- 21. ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಹಾಗೆಯೇ ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್?
- 22. ಸಮಯ ಸರಣಿಯಿಂದ ನೀವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತೀರಿ?
- 23. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
- 24. ನಿಮಗೆ ಗೊಂದಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಏಕೆ ಬೇಕು? ಏನದು?
- 25. ತತ್ವ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 26. ಪಿಸಿಎ (ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ) ಗೆ ಘಟಕ ತಿರುಗುವಿಕೆಯು ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ?
- 27. ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಹೇಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ?
- 28. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಹೇಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
- 29. "ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಹಣದುಬ್ಬರ ಅಂಶ" ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥವೇನು?
- 30. ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ನೀವು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ?
- 31. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು "ಸೋಮಾರಿ ಕಲಿಯುವವರು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ?
- 32. ROC ಕರ್ವ್ ಮತ್ತು AUC ಎಂದರೇನು?
- 33. ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಯಾವುವು? ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಅನನ್ಯವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು?
- 34. F1 ಸ್ಕೋರ್, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಅರ್ಥವೇನು?
- 35. ಕ್ರಾಸ್-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
- 36. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಯಾವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ?
- 37. ಲಾಸ್ಸೋ ರಿಗ್ರೆಶನ್ನಿಂದ ರಿಡ್ಜ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 38. ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ: ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ? ಯಾವುದು ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೀರಿ?
- 39. ಅಸಮಾನತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ?
- 40. ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು?
- 41. ಅನುಗಮನ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
- ತೀರ್ಮಾನ
ವ್ಯವಹಾರಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಹಣಕಾಸು, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅತ್ಯಂತ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ನಿಮ್ಮನ್ನು ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳ ಮೂಲಕ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ನಿಮ್ಮ ಆದರ್ಶ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವಾಗ ನೀವು ಕೇಳಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಮೂಲಭೂತದಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣಕ್ಕೆ ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು.
1. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತರ್ಕ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ವಿವಿಧ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೀಣರಾಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತನ್ನಿಂದಲೇ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ವಾಣಿಜ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ತಮ್ಮ ಬಹುಪದರವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ವಿವರಿಸಿ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ:
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಥವಾ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಅಥವಾ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ನಾವು ಡೇಟಾ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿಲ್ಲ. ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಮಾದರಿಗಳು, ವಿಚಿತ್ರತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.
- ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ: ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯಿರಿ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಹಿಂದಿನ ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ ಪಡೆದ ಪ್ರತಿಫಲಗಳು.
3. ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು?
ಓವರ್ಫಿಟ್ ಮಾಡುವುದು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮಟ್ಟವಾಗಿದೆ. ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿರುವ ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಸರಳವಾದ ಊಹೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್.
ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ನಿಮ್ಮ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದ ಉಂಟಾದ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ಮಟ್ಟದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮೂಲಭೂತ ಮಾದರಿಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ (ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸ). ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಓವರ್ಫಿಟ್ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಅವು ಮಾದರಿಯ ನೈಜತೆಯನ್ನು (ಕಡಿಮೆ ಪಕ್ಷಪಾತ) ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎರಡನ್ನೂ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಉತ್ತಮ ದೋಷ ಕಡಿತಕ್ಕಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟು ಅಗತ್ಯ.
4. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿವೆ. ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು?
ಬಳಸಬೇಕಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ರೇಖೀಯವಾಗಿದ್ದಾಗ, ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ ಅಥವಾ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬೇಕಾದರೆ ನಾವು ನಿರ್ಧಾರ ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಅಥವಾ SVM ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಫೋಟೋಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ ನಿಖರವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.
ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಆಯ್ಕೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದೇ ಅಳತೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಿಟ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಮೊದಲು ಪರಿಶೋಧಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (EDA) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬೇಕು.
5. ಸಹವರ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
ಎರಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ನಡುವೆ ನೇರ ಸಂಪರ್ಕವಿದೆ ಮತ್ತು ಬೇಸ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳ ಅಥವಾ ಇಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಬ್ಬರು ಏರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಎರಡು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: 1, 0 ಮತ್ತು -1.
6. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
ಗ್ರೂಪ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳ ಸಂಗ್ರಹದೊಂದಿಗೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಬಹುದು.
ಒಂದೇ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುವ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯದ್ದಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಬೀಳುವ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
7. ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾವುದು?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನನ್ಯ ಪ್ರತಿಭೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶವಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಹಲವಾರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಮಗ್ರ ಜ್ಞಾನವಿದೆ.
ಯೋಚಿಸಲು ಕೆಲವು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ
- ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್
- ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯ್ಸ್
- ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು
- ಕೆ ಎಂದರೆ
- ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
- K-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ (KNN)
8. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಇದು ಏನು?
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತವಾಗಿದೆ.
ಅವಲಂಬಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖೀಯ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಭವಿಷ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತದ ಸಮೀಕರಣವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿರುತ್ತದೆ:
Y = A + BX
ಅಲ್ಲಿ:
- ಇನ್ಪುಟ್ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು X ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಅವಲಂಬಿತ ಅಥವಾ ಔಟ್ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ Y ಆಗಿದೆ.
- X ನ ಗುಣಾಂಕವು b, ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರತಿಬಂಧವು a.
9. KNN ಮತ್ತು k-ಅಂದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ KNN (ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ) ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಂಕಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಆದರೆ k-ಎಂದರೆ ಇಲ್ಲ (ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ).
K-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಪಾಯಿಂಟ್ಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. K- ಎಂದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಸರಾಸರಿ ಅಂತರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
10. "ಆಯ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ" ಎಂದರೆ ನಿಮಗೆ ಏನು?
ಪ್ರಯೋಗದ ಮಾದರಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅಸಮರ್ಪಕತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಮಾದರಿ ಗುಂಪನ್ನು ತಪ್ಪಾದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಇತರ ಗುಂಪುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಯ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಅಂಗೀಕರಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ತಪ್ಪಾದ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
11. ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ನಾವು ಇತರ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಾಗ, ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಹಿಂದಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ.
ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಧ್ವನಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಈ ಪ್ರಮೇಯದಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವರ್ಗೀಕರಣ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವಾಗ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್, ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ ನೈವ್ ಬೇಯೆಸ್, ಬೇಯೆಸ್ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್).
12. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, 'ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್' ಮತ್ತು 'ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್' ಎಂದರೇನು?
ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್:
- ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾ ಇದಾಗಿದೆ.
- ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಒಟ್ಟು ಡೇಟಾದ 70% ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಂತೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್:
- ಮಾದರಿಯ ಊಹೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದೆಯೇ ನಾವು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
- ಉಳಿದ 30% ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
13. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆ ಎಂದರೇನು?
ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೀಡಲಾದ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಕಲ್ಪಿಸಬಹುದಾದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಅಜ್ಞಾತ ಗುರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಬಳಸಬೇಕು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಊಹೆಯು ಗುರಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಇನ್ಪುಟ್-ಟು-ಔಟ್ಪುಟ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.
ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸವು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಭವನೀಯ ಊಹೆಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದೇ ಊಹೆಗಾಗಿ, ಲೋವರ್ಕೇಸ್ h (h) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡದಾದ h (H) ಅನ್ನು ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಊಹೆಯ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಈ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ:
- ಒಂದು ಊಹೆ (h) ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನಂತರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
- ಒಂದು ಊಹೆಯ ಸೆಟ್ (H) ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಊಹೆಗಳ ಹುಡುಕಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ಇಶ್ಯೂ ಫ್ರೇಮಿಂಗ್, ಮಾಡೆಲ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಿತಿಗಳ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
14. ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಓವರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಏನು, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯಬಹುದು?
ಒಂದು ಯಂತ್ರವು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ, ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ವಿಲೋಮವಾಗಿ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನವು ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಓವರ್ಫಿಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಈ ಎರಡು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು ಹೀಗೆ.
15. ನೈವ್ ಬೇಯೆಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವುವು?
ವಿವಿಧ ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳು ನೈವ್ ಬೇಯೆಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಒಂದೇ ಮೂಲಭೂತ ಕಲ್ಪನೆಯ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯೆಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರು ಮಾಡಿದ ಊಹೆಯೆಂದರೆ, ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯು ಮತ್ತೊಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದನ್ನು ನಾವು "ನಿಷ್ಕಪಟ" ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಸಮಾನವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯೆಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಪ್ರಮೇಯವು ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳಿಗಿಂತ ಅವು ಬಳಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
16. ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅರ್ಥವೇನು?
"ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಾಗ ನಷ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಒಟ್ಟು ತಪ್ಪುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಾವು ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಯಾವುದೇ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತವೆ, ನಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ದಾಖಲೆಗಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
17. ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿಯು ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ, ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
18. ಟೈಪ್ I ಮತ್ತು ಟೈಪ್ II ದೋಷಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳು ಟೈಪ್ I ದೋಷಗಳ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ಟೈಪ್ II ದೋಷಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹೋಗುತ್ತವೆ (ಅದು ನಿಜವಾಗಿ ಇದ್ದಾಗ ಏನೂ ಸಂಭವಿಸಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವುದು).
19. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಸಮಗ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರ ಯಾವುದು?
ಸಮಗ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬ ತಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬಲವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನೇಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳೆಂದರೆ:
- ವಿವಿಧ ಜನಸಂಖ್ಯೆ
- ವಿವಿಧ ಕಲ್ಪನೆಗಳು
- ವಿವಿಧ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು
ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನಾವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪಕ್ಷಪಾತ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗದ ದೋಷವು ಈ ತಪ್ಪಿನ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಗಳಾಗಿವೆ.
ಈಗ, ನಾವು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ನಡುವಿನ ಈ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತ-ವ್ಯತ್ಯಾಸ ವ್ಯಾಪಾರ-ಆಫ್ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬೇಕು. ಸಮಗ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಈ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿವಿಧ ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ:
- ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಎಂಬ ಸ್ಥಳೀಯ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್, ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರ: ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ತೂಕದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
20. ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವುವು? ಒಂದು ನಿದರ್ಶನ ನೀಡಿ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು, ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು.
ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ: ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಲೀನಿಯರ್ SVM ಗಳು. ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾ ಮುನ್ನೋಟಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕೆಲವು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ: ವಿಷಯ ಮಾದರಿಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಮತ್ತು k-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರು.
21. ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಹಾಗೆಯೇ ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್?
ಅನುಗುಣವಾದ ವಿಷಯ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್.
ಸಹಯೋಗಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೆಯ ಆಸಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಾಜಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳು. ಬಳಕೆದಾರರ ಹಿಂದಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಿತ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಹೊಸ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ.
22. ಸಮಯ ಸರಣಿಯಿಂದ ನೀವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತೀರಿ?
ಸಮಯ ಸರಣಿಯು ಆರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಆಯ್ದ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
ಸಮಯ ಸರಣಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಗರಿಷ್ಠ ಸಮಯದ ಇನ್ಪುಟ್ ಇಲ್ಲ.
ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ತಮ್ಮ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಮಯದ ಸರಣಿಯನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
23. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯ:
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಪ್ರತಿ ಮರವನ್ನು ಇತರರಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯವು ಪ್ರತಿ ಮರವನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಲ್ಟಿಕ್ಲಾಸ್ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾಡುಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್:
- ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ಸೇರುತ್ತವೆ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಯಂತ್ರಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಬಹಳಷ್ಟು ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳು, ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅದು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಮಾದರಿಯು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾ ಇದ್ದಾಗ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
24. ನಿಮಗೆ ಗೊಂದಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಏಕೆ ಬೇಕು? ಏನದು?
ಗೊಂದಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಟೇಬಲ್, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದೋಷ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ತಿಳಿದಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಇದು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಕೋರ್ಸ್ಗಳ ನಡುವೆ ತಪ್ಪು ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ನಮಗೆ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಇದು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗೆ ಸಂಕಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಲೇಬಲ್ನ ಎಣಿಕೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಡೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಿಂದ ಮಾಡಿದ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
25. ತತ್ವ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ವೇರಿಯಬಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸ ವೇರಿಯಬಲ್ಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪಿಸಿಗಳು ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಐಜೆನ್ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಾಗಿವೆ.
26. ಪಿಸಿಎ (ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ) ಗೆ ಘಟಕ ತಿರುಗುವಿಕೆಯು ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ?
ಪಿಸಿಎಯಲ್ಲಿ ತಿರುಗುವಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರತಿ ಘಟಕದಿಂದ ಪಡೆದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಘಟಕದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಘಟಕಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ನಮಗೆ ವಿಸ್ತೃತ ಘಟಕಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
27. ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಹೇಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ:
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವು ತೀವ್ರವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನವರೆಗೆ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಮೂಲಭೂತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
ನಿಖರತೆಯ ನಷ್ಟವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಶಬ್ದವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಅವಕಾಶವಿದೆ.
ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ:
ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಕೆಲವು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದವುಗಳಿಗಿಂತ ಸರಳವಾದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
28. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಹೇಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಎರಡು ತಂತ್ರಗಳೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ.
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ:
- [0,1] ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸುವುದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಒಂದೇ ಧನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದಾಗ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನ ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳು ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತವೆ.
ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ:
- ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ 0 ರ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು 1 ರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಘಟಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸ)
29. "ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಹಣದುಬ್ಬರ ಅಂಶ" ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥವೇನು?
ಕೇವಲ ಒಂದು ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಹಣದುಬ್ಬರ ಅಂಶ (VIF) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿಐಎಫ್ ಹಲವಾರು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿರುವ ಮಲ್ಟಿಕಾಲಿನಿಯರಿಟಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್ ವ್ಯತ್ಯಯದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯ (VIF) ಮಾದರಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ
30. ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ನೀವು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಕ್ಷಪಾತ, ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಯ ಮಾದರಿಯು ಚಿಕ್ಕ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಓವರ್ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಕಡಿಮೆ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯೆಸ್ ಒಂದು ನಿದರ್ಶನ.
ದೊಡ್ಡ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು, ಕಡಿಮೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
31. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು "ಸೋಮಾರಿ ಕಲಿಯುವವರು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ?
ನಿಧಾನಗತಿಯ ಕಲಿಯುವವರು, KNN ಒಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಬದಲು K-NN ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಯಸಿದಾಗ ದೂರವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಇದು ಕೆ-ಎನ್ಎನ್ ಅನ್ನು ಸೋಮಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
32. ROC ಕರ್ವ್ ಮತ್ತು AUC ಎಂದರೇನು?
ಎಲ್ಲಾ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ROC ಕರ್ವ್ನಿಂದ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ದರ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ROC ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು AUC (ಆರ್ಒಸಿ ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶ) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. (0,0) ನಿಂದ AUC ವರೆಗಿನ ROC ಕರ್ವ್ನ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (1,1). ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂಕಿ ಅಂಶವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
33. ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಯಾವುವು? ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಅನನ್ಯವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು?
ಮಾದರಿಯ ಆಂತರಿಕ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಿಯತಾಂಕದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಒಂದು ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
34. F1 ಸ್ಕೋರ್, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಅರ್ಥವೇನು?
ಗೊಂದಲದ ಅಳತೆಯು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ. ಗೊಂದಲದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಕೆಳಗಿನ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು:
TP: ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ - ಇವುಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಯೋಜಿತ ವರ್ಗ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವರ್ಗದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
TN: ನಿಜವಾದ ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಗಳು- ಇವುಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ನಿಜವಾದ ವರ್ಗದ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವರ್ಗ ಎರಡೂ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ನಿಜವಾದ ವರ್ಗವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವರ್ಗಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾದಾಗ ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳು-ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ.
ಈಗ,
ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ದರದ (TP) ಅನುಪಾತವನ್ನು ನಿಜವಾದ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಅವಲೋಕನಗಳಿಗೆ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯು TP/(TP+FN) ಆಗಿದೆ.
ನಿಖರತೆಯು ಧನಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಸರಿಯಾದ ಧನಾತ್ಮಕಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಊಹಿಸುವ ಧನಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಖರತೆ TP/(TP + FP)
ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ನಿಖರತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಅವಲೋಕನಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಊಹಿಸಲಾದ ಅವಲೋಕನಗಳ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ.
ನಿಖರತೆಯು (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) ಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ.
F1 ಸ್ಕೋರ್ ಒದಗಿಸಲು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ತೂಕ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಈ ಸ್ಕೋರ್ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ ಎರಡನ್ನೂ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.
F1 ನಿಖರತೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಅಸಮಾನ ವರ್ಗ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ ಇದು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸರಳವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ.
ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಉತ್ತಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೆಚ್ಚಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಎರಡನ್ನೂ ಸೇರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
35. ಕ್ರಾಸ್-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮರುಮಾದರಿ ವಿಧಾನವು ಹಲವಾರು ಸುತ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸದ ಹೊಸ ಬ್ಯಾಚ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಾಸ್-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಓವರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
K-Fold ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮರುಮಾದರಿ ವಿಧಾನವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ K ಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
36. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಯಾವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ?
ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಡೇಟಾದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಪಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿದ ನಂತರ, ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಾವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಅದರ ನಂತರ, ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತದಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
37. ಲಾಸ್ಸೋ ರಿಗ್ರೆಶನ್ನಿಂದ ರಿಡ್ಜ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಎರಡು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳೆಂದರೆ ಲಾಸ್ಸೊ (ಇದನ್ನು L1 ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ರಿಡ್ಜ್ (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ L2 ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಹಿಂಜರಿತ. ಡೇಟಾದ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಶಿಕ್ಷಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಣಾಂಕಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತವನ್ನು ದಂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಲಾಸ್ಸೋ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ರಿಡ್ಜ್ ಅಥವಾ L2 ರಿಗ್ರೆಶನ್ನಲ್ಲಿ ಪೆನಾಲ್ಟಿ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಗುಣಾಂಕಗಳ ವರ್ಗಗಳ ಮೊತ್ತದಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ.
38. ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ: ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ? ಯಾವುದು ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೀರಿ?
ಇದು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಏನೆಂದು ಮೊದಲು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವೇಗ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದರೆ, ಅದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ; ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಯಾವುದೇ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬರಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ ಉತ್ತಮ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗುತ್ತವೆ.
ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥನೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ಅಸಮತೋಲಿತವಾಗಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ನಿಖರತೆಗಿಂತ F1 ಸ್ಕೋರ್ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
39. ಅಸಮಾನತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂಡರ್ ಅಥವಾ ಓವರ್ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ವರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಬಹುಪಾಲು ವರ್ಗದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ರನ್-ಟೈಮ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಡೇಟಾದ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಓವರ್ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ನಿಂದ ಉಂಟಾದ ಮಾಹಿತಿ ನಷ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ನಾವು ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ವರ್ಗವನ್ನು ಉನ್ನತೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ನಮಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಿಲುಕುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಕ್ಲಸ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ಓವರ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್- ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ಮತ್ತು ಬಹುಸಂಖ್ಯಾತ ವರ್ಗದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ K-ಅಂದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಗಳು ಒಂದೇ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗದೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳು ಸಮಾನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
- ಸ್ಮೋಟ್: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಮೈನಾರಿಟಿ ಓವರ್-ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್- ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ವರ್ಗದ ಡೇಟಾದ ಸ್ಲೈಸ್ ಅನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದರ ನಂತರ ಅದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕೃತಕ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಖ್ಯಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
40. ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು?
ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್ಸ್ ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್-
ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ, ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಅಂತಹ ಒಂದು ಕುಟುಂಬವು ನಿರ್ಧಾರ ಮರದ ಕುಟುಂಬವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರವು ಅವರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ಈ ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳ ಸರಾಸರಿಯಾಗಿದೆ.
ಉತ್ತೇಜನ:
ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು n-ದುರ್ಬಲ ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ದುರ್ಬಲ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಅದರ ಪ್ರಬಲ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಾವು "ದುರ್ಬಲ ವರ್ಗೀಕರಣ" ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬದಲಿಗೆ ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಆಳವಿಲ್ಲದ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ದುರ್ಬಲ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
Adaboost, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು XGBoost ಎರಡು ಜನಪ್ರಿಯ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇನ್ನೂ ಹಲವು ಇವೆ.
41. ಅನುಗಮನ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಗಮನಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುವಾಗ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರಲು ಅನುಗಮನದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಅನುಮಾನಾತ್ಮಕ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ರಚನೆಯ ಮೊದಲು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಅನುಗಮನದ ಕಲಿಕೆಯು ಅವಲೋಕನಗಳಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಕಲಿಕೆಯು ತೀರ್ಮಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಭಿನಂದನೆಗಳು! ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಇವುಗಳು ಟಾಪ್ 40 ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿವೆ, ಅವುಗಳಿಗೆ ನೀವು ಈಗ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದೀರಿ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮುಂದುವರೆದಂತೆ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತವೆ.
ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ವೇತನದೊಂದಿಗೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಉದ್ಯೋಗದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಕೇಳಲಾಗುವ ಕೆಲವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಬೇಕೆಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ದೃಢವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಇರುವುದರಿಂದ ನೀವು ಈಗ ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. Hashdork's ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ತಯಾರಿ ಸಂದರ್ಶನ ಸರಣಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ