अदृश्य डेटा के आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम बनाने की प्रक्रिया में कई चरण और विचार शामिल हैं। इस उद्देश्य के लिए एक एल्गोरिदम विकसित करने के लिए, अदृश्य डेटा की प्रकृति को समझना आवश्यक है और इसका उपयोग मशीन सीखने के कार्यों में कैसे किया जा सकता है। आइए वर्गीकरण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, अदृश्य डेटा के आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम बनाने के लिए एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण की व्याख्या करें।
सबसे पहले, यह परिभाषित करना महत्वपूर्ण है कि "अदृश्य डेटा" से हमारा क्या मतलब है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, अदृश्य डेटा उस डेटा को संदर्भित करता है जो सीधे देखने योग्य या विश्लेषण के लिए उपलब्ध नहीं है। इसमें वह डेटा शामिल हो सकता है जो गुम है, अधूरा है, या किसी तरह छिपा हुआ है। चुनौती ऐसे एल्गोरिदम विकसित करने की है जो इस प्रकार के डेटा से प्रभावी ढंग से सीख सकें और सटीक भविष्यवाणियां या वर्गीकरण कर सकें।
अदृश्य डेटा से निपटने के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण प्रतिरूपण या डेटा संवर्द्धन जैसी तकनीकों का उपयोग करना है। प्रतिरूपण में उपलब्ध डेटा में देखे गए पैटर्न या संबंधों के आधार पर डेटा सेट में लापता मानों को भरना शामिल है। यह विभिन्न सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके किया जा सकता है, जैसे माध्य प्रतिरूपण या प्रतिगमन प्रतिरूपण। दूसरी ओर, डेटा संवर्द्धन में मौजूदा डेटा के आधार पर अतिरिक्त सिंथेटिक डेटा बिंदु बनाना शामिल है। यह उपलब्ध डेटा में परिवर्तन या गड़बड़ी लागू करके, प्रभावी ढंग से प्रशिक्षण सेट का विस्तार करके और सीखने के एल्गोरिदम के लिए अधिक जानकारी प्रदान करके किया जा सकता है।
अदृश्य डेटा के साथ काम करते समय एक अन्य महत्वपूर्ण विचार फीचर इंजीनियरिंग है। फ़ीचर इंजीनियरिंग में उपलब्ध डेटा से सबसे अधिक प्रासंगिक सुविधाओं का चयन करना या बनाना शामिल है जो सीखने के एल्गोरिदम को सटीक भविष्यवाणियां करने में मदद कर सकता है। अदृश्य डेटा के मामले में, इसमें छिपी या अव्यक्त विशेषताओं की पहचान करना और उन्हें निकालना शामिल हो सकता है जो सीधे देखने योग्य नहीं हैं। उदाहरण के लिए, पाठ वर्गीकरण कार्य में, कुछ शब्दों या वाक्यांशों की उपस्थिति वर्ग लेबल का संकेत हो सकती है, भले ही पाठ में उनका स्पष्ट रूप से उल्लेख न किया गया हो। सुविधाओं को सावधानीपूर्वक डिज़ाइन और चयन करके, सीखने के एल्गोरिदम को सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान की जा सकती है।
एक बार जब डेटा प्रीप्रोसेस हो जाता है और फीचर्स इंजीनियर हो जाते हैं, तो एक उपयुक्त लर्निंग एल्गोरिदम चुनने का समय आ जाता है। ऐसे विभिन्न एल्गोरिदम हैं जिनका उपयोग वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे निर्णय वृक्ष, समर्थन वेक्टर मशीन या तंत्रिका नेटवर्क। एल्गोरिदम का चुनाव डेटा की विशिष्ट विशेषताओं और मौजूदा समस्या पर निर्भर करता है। कार्य के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम निर्धारित करने के लिए, विभिन्न एल्गोरिदम के साथ प्रयोग करना और सटीकता या एफ 1 स्कोर जैसे उचित मैट्रिक्स का उपयोग करके उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है।
सीखने के एल्गोरिदम का चयन करने के अलावा, प्रशिक्षण प्रक्रिया पर विचार करना भी महत्वपूर्ण है। इसमें डेटा को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित करना और एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण सेट का उपयोग करना और इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए सत्यापन सेट का उपयोग करना शामिल है। प्रशिक्षण के दौरान एल्गोरिदम के प्रदर्शन की निगरानी करना और आवश्यकतानुसार समायोजन करना महत्वपूर्ण है, जैसे ओवरफिटिंग या अंडरफिटिंग को रोकने के लिए हाइपरपैरामीटर बदलना या नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करना।
एक बार जब सीखने का एल्गोरिदम प्रशिक्षित और मान्य हो जाता है, तो इसका उपयोग नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। इसे अक्सर परीक्षण या अनुमान चरण के रूप में जाना जाता है। एल्गोरिदम अदृश्य डेटा की विशेषताओं को इनपुट के रूप में लेता है और आउटपुट के रूप में एक भविष्यवाणी या वर्गीकरण उत्पन्न करता है। एल्गोरिथम की सटीकता का मूल्यांकन इसकी भविष्यवाणियों की अनदेखी डेटा के वास्तविक लेबल से तुलना करके किया जा सकता है।
अदृश्य डेटा के आधार पर शिक्षण एल्गोरिदम बनाने में डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, एल्गोरिदम चयन और प्रशिक्षण और सत्यापन सहित कई चरण और विचार शामिल हैं। इन चरणों को सावधानीपूर्वक डिजाइन और कार्यान्वित करके, एल्गोरिदम विकसित करना संभव है जो अदृश्य डेटा से प्रभावी ढंग से सीख सकता है और सटीक भविष्यवाणियां या वर्गीकरण कर सकता है।
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