ഞങ്ങൾ ഒരു മഹത്തായ AI വിപ്ലവത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നു!
ഓരോ ദിവസവും നമുക്ക് അതിശയകരമായ കഴിവുകളുള്ള ഒരു പുതിയ ആപ്ലിക്കേഷൻ ലഭിക്കുന്നു. AI ഉം മെഷീൻ ലേണിംഗും ഉപയോഗിക്കുന്ന നിരവധി ആപ്പുകളും പ്രോഗ്രാമുകളും നമ്മുടെ ജീവിതത്തിലേക്ക് കടന്നുവരുമ്പോൾ; ഇവയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാൻ നമ്മൾ കൂടുതൽ സമയം എടുക്കണം.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിശദമായി. കൂടാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ട്രെയിനിംഗ്, അനുമാനം എന്നീ വിഷയങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും.
നമുക്ക് അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്താണ്?
"മെഷീൻ ലേണിംഗ്", "ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്" എന്നീ പദങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നത് നമ്മൾ പലപ്പോഴും കാണുന്നു. അതിനാൽ, ആദ്യം അത് ഒന്ന് ക്ലിയർ ചെയ്യാം. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ശാഖയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത പ്രവചനങ്ങളോ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളോ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള പരിശീലന അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
കൂടാതെ, മുൻകാല അനുഭവങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യാന്ത്രികമായി അവരുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് സിസ്റ്റങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
കൃത്രിമ ബുദ്ധിമറുവശത്ത്, മനുഷ്യന്റെ ബുദ്ധിയുടെ അനുകരണമാണ്. അതിനാൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ മനുഷ്യരെപ്പോലെ ചിന്തിക്കാനും പ്രവർത്തിക്കാനും ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ നിരവധി ഉപമേഖലകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ വികസനം
ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ഒരു അൽഗോരിതം ആണ്. ഡാറ്റാ ലേണിംഗിലൂടെ പ്രകടനം സ്വയമേവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിനോ ഭാവി ഫലങ്ങൾ മുൻകൂട്ടിക്കാണുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനോ ഞങ്ങൾ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒരു ഉദാഹരണം പറയാം. ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളെ ഒന്നുകിൽ പൂവിന്റേതോ പൂച്ചയുടേതോ ആയി തരംതിരിക്കാൻ, ചിത്രങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാം.
കൂടാതെ, ചിത്രം പൂവാണോ പൂച്ചയാണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാം. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ പ്രധാന തത്വം മോഡലിന്റെ പ്രകടനം തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുത്തണം എന്നതാണ്. ഡാറ്റയിലെ പാരാമീറ്ററുകൾ മാറ്റുന്നതിനോട് ഇത് നന്നായി പ്രതികരിക്കണം.
മിക്കവാറും, ഞങ്ങൾ ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലനം നടത്തുന്നു ജൂപ്പിറ്റർ നോട്ട്ബുക്ക്, ഏത് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രോജക്റ്റിന് വേണ്ടിയുള്ള ഒരു മികച്ച ഉപകരണമാണിത്.
ഒരു മാതൃകയുടെ പരിശീലനം
പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളുന്നതിനോ ഒരു അൽഗോരിതം പഠിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ "പരിശീലനം" എന്ന് വിളിക്കുന്നു. പരിശീലന സമയത്ത്, അൽഗോരിതം പ്രവർത്തിക്കാൻ സിസ്റ്റത്തിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നു. ആത്യന്തികമായി, ബ്രാൻഡ്-ന്യൂ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു.
മേൽനോട്ടവും മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ രണ്ട് പ്രാഥമിക വിഭാഗങ്ങളാണ്.
സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനം
മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, ഓരോ ഇൻപുട്ടിനും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫലം വ്യക്തമാക്കുന്നു. അൽഗോരിതം പുതിയ ഡാറ്റയിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നു. കൂടാതെ, ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകൾ ഇത് പഠിക്കുന്നു.
ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്തായിരിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മേൽനോട്ടം മോഡലിന് ലഭിക്കുന്നതിനാൽ, ഇത്തരത്തിലുള്ള പഠനത്തെ "മേൽനോട്ടം" എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, ചിത്രത്തിന്റെ വർഗ്ഗീകരണം, കൂടാതെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗും എല്ലാം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, വലിയ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. അതിനാൽ, നമുക്ക് പുതിയതും അപ്രതീക്ഷിതവുമായ ഡാറ്റ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
കൂടാതെ, ഇൻപുട്ട്-ടു-ഔട്ട്പുട്ട് മാപ്പിംഗുകൾ കഴിയുന്നത്ര കൃത്യതയുള്ളതായിരിക്കാൻ പഠിക്കണം.
ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും തമ്മിലുള്ള ഏറ്റവും കൃത്യമായ മാപ്പിംഗ് കണ്ടെത്തുന്നത് മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യമാണ്.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം
മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം. ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഞങ്ങൾ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളോ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളോ കണ്ടെത്താൻ മോഡലുകൾക്ക് കഴിയും. ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്തായിരിക്കണമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രത്യേകം നിർവചിക്കേണ്ടതില്ല. ഇത്തരത്തിലുള്ള പഠനത്തെ "മേൽനോട്ടമില്ലാത്തത്" എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്തായിരിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായ മാർഗനിർദേശമൊന്നും മോഡലിന് ലഭിക്കാത്തതിനാലാണിത്.
അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം ആവശ്യമാണ്. ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, അൽഗോരിതം ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളോ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളോ തിരിച്ചറിയണം. കൂടാതെ, ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയുടെ സാമ്പിളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചതിന് ശേഷം ഇത് വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഇല്ലാതെയാണ്.
മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകളോ ഘടനകളോ കണ്ടെത്താൻ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സമാന കാര്യങ്ങൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യൽ പോലുള്ള വിവിധ ജോലികളിൽ ഞങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന്റെ നിർമ്മാണത്തിൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ മോഡലിന്റെ പ്രവചനങ്ങളും യഥാർത്ഥ മൂല്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ ലക്ഷ്യം.
ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും തമ്മിലുള്ള ലിങ്കുകൾ പഠിക്കാൻ ഈ പ്രക്രിയ മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു. അതിനാൽ, സാധ്യമായ ഏറ്റവും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നമുക്ക് ലഭിക്കും.
പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ, മോഡൽ പുതിയതും മുമ്പ് അറിയപ്പെടാത്തതുമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് മികച്ച രീതിയിൽ സാമാന്യവൽക്കരിക്കപ്പെട്ടേക്കാം. അങ്ങനെ, അതിന് കൂടുതൽ ശക്തവും ആശ്രയയോഗ്യവുമായ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, ഗ്രേഡിയന്റ് ഡിസെന്റ് പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ പൂർത്തിയാക്കുന്നത്. അതിനാൽ, പിശക് കുറയ്ക്കുന്നത് വരെ ഞങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം തുടർച്ചയായി പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു. മോഡലിന്റെ പ്രവചനങ്ങൾ കൃത്യമാകുന്നതിന് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടപടിക്രമം ആവശ്യമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ്
പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് എന്നത് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ. ഇൻപുട്ടുകളുടെയും ഫലങ്ങളുടെയും ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് പ്രവചനങ്ങൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മാതൃക ഞങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. ഈ പരിശീലന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, മോഡൽ അതിന്റെ പാരാമീറ്റർ പരിഷ്കരിക്കുന്നു.
അതിനാൽ, അതിന്റെ പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യത ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാസെറ്റ്, മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുന്നു.
പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് പരിഹരിക്കപ്പെടുന്ന പ്രശ്നം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നതായിരിക്കണം. കൂടാതെ, മോഡലിനെ വേണ്ടത്ര പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ അതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കണം. പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് വളരെ ചെറുതാണെങ്കിൽ മോഡലിന്റെ പ്രവചനങ്ങൾ കൃത്യമല്ലായിരിക്കാം.
അല്ലെങ്കിൽ, അത് വളരെ പ്രതിനിധി ആയിരിക്കില്ല. തൽഫലമായി, പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ വിപുലമായ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് ഒരു ആവശ്യകതയാണ്. അതിനാൽ, മോഡലിന് ഏറ്റവും ഉയർന്ന വിജയമുണ്ടെന്ന് നമുക്ക് ഉറപ്പുനൽകാൻ കഴിയും.
പരിശീലനത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം:
പരിശീലന പ്രക്രിയ മനസ്സിലാക്കാൻ നമുക്ക് ഒരു ഉദാഹരണം നൽകാം.
ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, "music.csv" എന്ന് പേരുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ഞങ്ങൾക്കുണ്ടെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു. ഇതിന് ലിംഗഭേദം, പ്രായം, തരം എന്നിവയുടെ മൂല്യങ്ങളുണ്ട്. അതിനാൽ, ഒരു വ്യക്തി അവരുടെ പ്രായത്തെയും ലിംഗഭേദത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏത് തരം സംഗീതമാണ് കേൾക്കുന്നതെന്ന് ഇത് പ്രവചിക്കുന്നു.
സ്കിറ്റ്-ലേൺ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലനത്തിനുള്ള പൈത്തൺ കോഡാണിത്: ഡാറ്റയിൽ ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ അതിന്റെ കൃത്യത വിലയിരുത്തുന്നതിനും ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ സമീപനം ഈ കോഡിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഫീച്ചറുകൾ (X), ടാർഗെറ്റുകൾ (Y) (y) എന്നിങ്ങനെ വിഭജിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ ആദ്യം പാണ്ടസ് ഡാറ്റ ഫ്രെയിമിൽ ഇടുന്നു. അതിനുശേഷം, ഡാറ്റ പരിശീലന, ടെസ്റ്റിംഗ് സെറ്റുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു, 80% ഡാറ്റ പരിശീലനത്തിനും 20% പരിശോധനയ്ക്കും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മോഡൽ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ അനുമാനം
പുതിയ ഡാറ്റയിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു മാതൃക ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ അനുമാനം എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
മറ്റൊരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, പരിശീലന സമയത്ത് ലഭിച്ച വിവരങ്ങളുടെ പ്രയോഗമാണിത്. മോഡൽ പുതിയ ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കുകയും പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ കണ്ടെത്തിയ പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പ്രവചനമോ വിധിയോ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം അനുസരിച്ച് മോഡലിന്റെ പ്രവചനങ്ങൾ കൃത്യമായിരിക്കും. കൂടാതെ, ഇത് തിരഞ്ഞെടുത്ത മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറിനെയും മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതികതയെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.
ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അനുമാനത്തിന്റെ പ്രാധാന്യം
അനുമാനത്തിൽ, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ലക്ഷ്യത്തിനായുള്ള ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ഞങ്ങൾ മോഡലിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, അല്ലെങ്കിൽ റെക്കമന്റേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ ഇവ വ്യത്യാസപ്പെടാം. അനുമാന ഘട്ടത്തിന്റെ കൃത്യത സിസ്റ്റത്തിന്റെ മുഴുവൻ പ്രകടനത്തിലും നേരിട്ട് സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു.
യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ യഥാർത്ഥ നിർവ്വഹണത്തിന് ഇത് നിർണായകമാണ്.
പുതിയതും അജ്ഞാതവുമായ ഡാറ്റയുടെ ഇൻപുട്ട്
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ അനുമാന പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നത് മോഡലിലേക്ക് പുതിയ ഡാറ്റ ചേർക്കുന്നതിലൂടെയാണ്. മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇൻപുട്ട് ഫോർമാറ്റുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ഈ ഡാറ്റ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്തിരിക്കണം.
പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ
പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ മോഡൽ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു. പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യത പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെയും ഉപയോഗിച്ച സാങ്കേതികതകളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
അനുമാനത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം:
മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണം പോലെ; ഞങ്ങൾ ആദ്യം ഡാറ്റ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും തുടർന്ന് അനുമാനം നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷനുപകരം ഞങ്ങൾ റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്ക്ലാസിഫയർ ഉപയോഗിച്ചു.
സയൻസ് കിറ്റ്-ലേൺ ടൂൾകിറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ വീണ്ടും പൈത്തണിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന എക്സ് ടെസ്റ്റ് എന്ന ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റ് ഉണ്ടെന്നും കരുതുക.
പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലിന്റെ പ്രെഡിക്റ്റ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ സെറ്റ് X ടെസ്റ്റിൽ ഈ കോഡ് പ്രവചിക്കുന്നു. പ്രവചനങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റ ഫ്രെയിമിൽ സംരക്ഷിച്ചു, ആദ്യത്തെ അഞ്ച് കാണിക്കുന്നു.
അനുമാന പ്രകടനത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ അനുമാനത്തിന്റെ പ്രകടനത്തെ നിരവധി പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ സ്വാധീനിക്കുന്നു.
അനുമാന ഘട്ട വേഗത
സിസ്റ്റം പ്രകടനത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നതിനാൽ അനുമാന വേഗത ഒരു നിർണായക ആശങ്കയാണ്. വേഗത്തിലുള്ള അനുമാന സമയങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തീരുമാനമെടുക്കാനോ പ്രവചിക്കാനോ അനുവദിക്കും. കൂടാതെ, ഇത് മോഡലിന്റെ ഉപയോഗക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
പ്രവചന കൃത്യത
അനുമാനസമയത്ത് സൃഷ്ടിച്ച പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യതയാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന ഘടകം. കാരണം, യഥാർത്ഥ മൂല്യങ്ങൾക്ക് സാധ്യമായത്രയും അടുത്തുള്ള ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകുക എന്നതാണ് മോഡലിന്റെ ലക്ഷ്യം. മോഡലിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് കൃത്യത പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ഇത് മോഡൽ വാസ്തുവിദ്യയുമായി വളരെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
അനുമാന ഘട്ടം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന്റെ പ്രാധാന്യം
അനുമാന വേഗതയുടെയും കൃത്യതയുടെയും പ്രാധാന്യം കണക്കിലെടുത്ത്, കാര്യക്ഷമമായ ഫലങ്ങൾക്കായി അനുമാന പ്രക്രിയ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. മോഡലിന്റെ വലുപ്പം ചുരുക്കുന്നത് പോലുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. അല്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഹാർഡ്വെയർ ആക്സിലറേഷൻ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം അല്ലെങ്കിൽ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താം.
തീരുമാനം
അവസാനമായി, മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, പരിശീലനം, അനുമാനം എന്നിവ നിർണായക പ്രക്രിയകളാണ്. അവ കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പാക്കാനുള്ള പ്രത്യേക അറിവും കഴിവും നമുക്കുണ്ടായിരിക്കണം. പരിശീലനം മോഡലിനെ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു, അതേസമയം പുതിയ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ അനുമാനം മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഒരു മോഡലിന്റെ വിജയവും കൃത്യതയും നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ ഇരുവരും നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ അടുത്ത പ്രോജക്റ്റിൽ അവ മനസ്സിൽ വയ്ക്കുക!
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക