मशीन लर्निंग (एमएल) में किसी समस्या को परिभाषित करने में कार्य को इस तरह से तैयार करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण शामिल होता है जिसे एमएल तकनीकों का उपयोग करके संबोधित किया जा सकता है। यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा संग्रह से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन तक संपूर्ण एमएल पाइपलाइन की नींव रखती है। इस उत्तर में, हम एक विस्तृत और व्यापक स्पष्टीकरण प्रदान करते हुए, एमएल में एक समस्या को परिभाषित करने के लिए एल्गोरिथम चरणों की रूपरेखा तैयार करेंगे।
1. उद्देश्य को पहचानें:
पहला कदम एमएल समस्या के उद्देश्य को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना है। इसमें वांछित परिणाम या भविष्यवाणी को समझना शामिल है जो एमएल मॉडल को प्रदान करना चाहिए। उदाहरण के लिए, स्पैम ईमेल वर्गीकरण कार्य में, उद्देश्य ईमेल को स्पैम या गैर-स्पैम के रूप में सटीक रूप से वर्गीकृत करना हो सकता है।
2. समस्या का निरूपण करें:
एक बार उद्देश्य की पहचान हो जाने के बाद, समस्या को तैयार करने की आवश्यकता होती है। इसमें एमएल समस्या के प्रकार का निर्धारण शामिल है, जो निम्नलिखित श्रेणियों में से एक में आ सकता है:
एक। पर्यवेक्षित शिक्षण: यदि लेबल किया गया डेटा उपलब्ध है, तो समस्या को पर्यवेक्षित शिक्षण कार्य के रूप में तैयार किया जा सकता है। इसमें प्रशिक्षण डेटासेट के आधार पर इनपुट चर के एक सेट से आउटपुट चर की भविष्यवाणी करना शामिल है। उदाहरण के लिए, स्थान, आकार और कमरों की संख्या जैसी विशेषताओं के आधार पर आवास की कीमतों की भविष्यवाणी करना।
बी। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण: यदि केवल बिना लेबल वाला डेटा उपलब्ध है, तो समस्या को एक बिना पर्यवेक्षित शिक्षण कार्य के रूप में तैयार किया जा सकता है। यहां लक्ष्य बिना किसी पूर्वनिर्धारित आउटपुट वैरिएबल के डेटा के भीतर पैटर्न या संरचनाओं की खोज करना है। क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, जैसे कि के-मीन्स, का उपयोग समान डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहित करने के लिए किया जा सकता है।
सी। सुदृढीकरण सीखना: सुदृढीकरण सीखने में, एक एजेंट इनाम संकेत को अधिकतम करने के लिए पर्यावरण के साथ बातचीत करना सीखता है। समस्या को मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (एमडीपी) के रूप में तैयार किया गया है, जहां एजेंट वर्तमान स्थिति के आधार पर कार्रवाई करता है और पुरस्कार के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करता है। उदाहरणों में किसी एजेंट को गेम खेलने या रोबोट को नियंत्रित करने का प्रशिक्षण देना शामिल है।
3. इनपुट और आउटपुट को परिभाषित करें:
इसके बाद, एमएल समस्या के लिए इनपुट और आउटपुट वेरिएबल्स को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। इसमें उन विशेषताओं या विशेषताओं को निर्दिष्ट करना शामिल है जिनका उपयोग एमएल मॉडल और लक्ष्य चर के इनपुट के रूप में किया जाएगा जिसका मॉडल को अनुमान लगाना चाहिए। उदाहरण के लिए, भावना विश्लेषण कार्य में, इनपुट एक टेक्स्ट दस्तावेज़ हो सकता है, जबकि आउटपुट भावना लेबल (सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ) हो सकता है।
4. डेटा इकट्ठा करें और प्रीप्रोसेस करें:
एमएल में डेटा एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, और मौजूदा समस्या के लिए उपयुक्त डेटासेट इकट्ठा करना आवश्यक है। इसमें प्रासंगिक डेटा एकत्र करना शामिल है जो वास्तविक दुनिया के परिदृश्य का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें मॉडल तैनात किया जाएगा। डेटा विविध, प्रतिनिधि होना चाहिए और संभावित इनपुट और आउटपुट की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करना चाहिए।
एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, डेटा को साफ करने और एमएल एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदलने के लिए प्रीप्रोसेसिंग चरणों को निष्पादित करने की आवश्यकता होती है। इसमें डुप्लिकेट को हटाना, गायब मानों को संभालना, सुविधाओं को सामान्य बनाना और श्रेणीबद्ध चर को एन्कोड करना शामिल हो सकता है।
5. डेटासेट को विभाजित करें:
एमएल मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, डेटासेट को प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित करना आवश्यक है। प्रशिक्षण सेट का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, सत्यापन सेट का उपयोग हाइपरपैरामीटर को ट्यून करने और विभिन्न मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है, और परीक्षण सेट का उपयोग चयनित मॉडल के अंतिम प्रदर्शन का आकलन करने के लिए किया जाता है। प्रत्येक सेट में प्रतिनिधि नमूने सुनिश्चित करने के लिए डेटा विभाजन सावधानीपूर्वक किया जाना चाहिए।
6. एक एमएल एल्गोरिदम चुनें:
समस्या निर्माण और डेटा के प्रकार के आधार पर, एक उपयुक्त एमएल एल्गोरिदम का चयन करने की आवश्यकता है। विभिन्न एल्गोरिदम उपलब्ध हैं, जैसे निर्णय वृक्ष, समर्थन वेक्टर मशीनें, तंत्रिका नेटवर्क और संयोजन विधियां। एल्गोरिदम का चुनाव समस्या की जटिलता, उपलब्ध कम्प्यूटेशनल संसाधन और व्याख्यात्मकता आवश्यकताओं जैसे कारकों पर निर्भर करता है।
7. मॉडल को प्रशिक्षित करें और उसका मूल्यांकन करें:
एक बार एल्गोरिदम का चयन हो जाने के बाद, मॉडल को प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल डेटा में अंतर्निहित पैटर्न और संबंधों को सीखता है। प्रशिक्षण के बाद, मॉडल का मूल्यांकन उसके प्रदर्शन का आकलन करने के लिए सत्यापन सेट का उपयोग करके किया जाता है। मॉडल के प्रदर्शन को मापने के लिए सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल और एफ1-स्कोर जैसे मेट्रिक्स का उपयोग किया जा सकता है।
8. फाइन-ट्यून और ऑप्टिमाइज़ करें:
प्रदर्शन मूल्यांकन के आधार पर, मॉडल को ठीक-ठीक और अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है। इसमें मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए सीखने की दर, नियमितीकरण, या नेटवर्क आर्किटेक्चर जैसे हाइपरपैरामीटर को समायोजित करना शामिल है। इष्टतम हाइपरपैरामीटर खोजने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन और ग्रिड सर्च जैसी तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।
9. परीक्षण और तैनाती:
एक बार जब मॉडल ठीक-ठीक और अनुकूलित हो जाता है, तो अंतिम प्रदर्शन मूल्यांकन प्राप्त करने के लिए परीक्षण डेटासेट का उपयोग करके इसका परीक्षण करने की आवश्यकता होती है। यदि मॉडल वांछित प्रदर्शन मानदंडों को पूरा करता है, तो इसे नए, अनदेखे डेटा पर पूर्वानुमान लगाने के लिए उत्पादन वातावरण में तैनात किया जा सकता है। मॉडल के निरंतर प्रदर्शन को सुनिश्चित करने के लिए समय-समय पर उसकी निगरानी और अद्यतन करना आवश्यक हो सकता है।
एमएल में किसी समस्या को परिभाषित करने में एक व्यवस्थित एल्गोरिथम दृष्टिकोण शामिल है जिसमें उद्देश्य की पहचान करना, समस्या तैयार करना, इनपुट और आउटपुट को परिभाषित करना, डेटा इकट्ठा करना और प्रीप्रोसेसिंग करना, डेटासेट को विभाजित करना, एमएल एल्गोरिदम का चयन करना, मॉडल का प्रशिक्षण और मूल्यांकन करना, फाइन-ट्यूनिंग और शामिल है। अनुकूलन, और अंत में मॉडल का परीक्षण और तैनाती।
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