मेसिन लर्निङ (ML) मा समस्या परिभाषित गर्दा ML प्रविधिहरू प्रयोग गरेर सम्बोधन गर्न सकिने तरिकाले हातमा रहेको कार्यलाई व्यवस्थित गर्ने तरिका समावेश हुन्छ। यो प्रक्रिया महत्त्वपूर्ण छ किनकि यसले सम्पूर्ण ML पाइपलाइनको लागि आधार तयार गर्दछ, डेटा सङ्कलनदेखि मोडेल प्रशिक्षण र मूल्याङ्कनसम्म। यस जवाफमा, हामी ML मा समस्या परिभाषित गर्न एल्गोरिदमिक चरणहरू रूपरेखा गर्नेछौं, विस्तृत र व्यापक व्याख्या प्रदान गर्दै।
1. उद्देश्य पहिचान गर्नुहोस्:
पहिलो चरण भनेको एमएल समस्याको उद्देश्यलाई स्पष्ट रूपमा परिभाषित गर्नु हो। यसमा एमएल मोडेलले उपलब्ध गराउनु पर्ने वांछित नतिजा वा भविष्यवाणी बुझ्नु समावेश छ। उदाहरणका लागि, स्प्याम इमेल वर्गीकरण कार्यमा, उद्देश्य इमेलहरूलाई स्प्याम वा गैर-स्प्यामको रूपमा सही रूपमा वर्गीकृत गर्न सकिन्छ।
2. समस्या तयार गर्नुहोस्:
एकपटक उद्देश्य पहिचान भएपछि, समस्यालाई सूत्रबद्ध गर्न आवश्यक छ। यसमा ML समस्याको प्रकार निर्धारण गर्ने समावेश छ, जुन निम्न कोटिहरू मध्ये एकमा पर्न सक्छ:
a पर्यवेक्षित शिक्षा: यदि लेबल गरिएको डाटा उपलब्ध छ भने, समस्यालाई पर्यवेक्षित सिकाइ कार्यको रूपमा फ्रेम गर्न सकिन्छ। यसले प्रशिक्षण डेटासेटमा आधारित इनपुट चरहरूको सेटबाट आउटपुट चरको भविष्यवाणी समावेश गर्दछ। उदाहरणका लागि, स्थान, आकार, र कोठाहरूको संख्या जस्ता सुविधाहरूमा आधारित आवास मूल्यहरू भविष्यवाणी गर्ने।
b असुरक्षित सिकाइ: यदि लेबल नगरिएको डाटा मात्र उपलब्ध छ भने, समस्यालाई पर्यवेक्षण नगरिएको सिकाइ कार्यको रूपमा फ्रेम गर्न सकिन्छ। यहाँ लक्ष्य भनेको कुनै पूर्वनिर्धारित आउटपुट चर बिना डेटा भित्र ढाँचा वा संरचनाहरू पत्ता लगाउनु हो। क्लस्टरिङ एल्गोरिदमहरू, जस्तै K-means, समान डेटा बिन्दुहरू सँगै समूहबद्ध गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
ग सुदृढीकरण सिकाइ: सुदृढीकरण शिक्षामा, एक एजेन्टले इनाम संकेत अधिकतम गर्न वातावरणसँग अन्तरक्रिया गर्न सिक्छ। समस्यालाई मार्कोभ निर्णय प्रक्रिया (MDP) को रूपमा तयार गरिएको छ, जहाँ एजेन्टले हालको अवस्थाको आधारमा कारबाही गर्छ र पुरस्कारको रूपमा प्रतिक्रिया प्राप्त गर्दछ। उदाहरणहरूमा खेलहरू खेल्न वा रोबोटहरू नियन्त्रण गर्न एजेन्टलाई प्रशिक्षण दिनु समावेश छ।
3. इनपुट र आउटपुट परिभाषित गर्नुहोस्:
अर्को, ML समस्याको लागि इनपुट र आउटपुट चरहरू परिभाषित गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसमा सुविधाहरू वा विशेषताहरू निर्दिष्ट गर्ने समावेश छ जुन ML मोडेलमा इनपुटको रूपमा प्रयोग गरिनेछ र मोडेलले भविष्यवाणी गर्नुपर्ने लक्ष्य चर। उदाहरणका लागि, भावना विश्लेषण कार्यमा, इनपुट पाठ कागजात हुन सक्छ, जबकि आउटपुट भावना लेबल (सकारात्मक, नकारात्मक, वा तटस्थ) हो।
4. डेटा सङ्कलन र पूर्व प्रक्रिया:
ML मा डेटाले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, र यो समस्याको लागि उपयुक्त डेटासेट सङ्कलन गर्न आवश्यक छ। यसमा सान्दर्भिक डाटा सङ्कलन समावेश छ जुन वास्तविक-विश्व परिदृश्यमा मोडेल प्रयोग गरिने छ।
एकचोटि डेटा सङ्कलन भएपछि, डेटालाई सफा गर्न र ML एल्गोरिदमहरूको लागि उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्न पूर्व-प्रक्रिया चरणहरू गर्न आवश्यक छ। यसमा नक्कलहरू हटाउने, छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्ने, सुविधाहरू सामान्य गर्ने, र वर्गीय चरहरू सङ्केतन गर्ने समावेश हुन सक्छ।
5. डाटासेट विभाजन गर्नुहोस्:
ML मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न, डेटासेटलाई प्रशिक्षण, प्रमाणीकरण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्न आवश्यक छ। प्रशिक्षण सेट मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ, मान्यता सेट हाइपरपेरामिटरहरू ट्युन गर्न र विभिन्न मोडेलहरूको मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ, र परीक्षण सेट चयन गरिएको मोडेलको अन्तिम कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ। प्रत्येक सेटमा प्रतिनिधि नमूनाहरू सुनिश्चित गर्न डेटा विभाजन सावधानीपूर्वक गर्नुपर्छ।
6. एक ML एल्गोरिथ्म चयन गर्नुहोस्:
समस्या ढाँचा र डाटाको प्रकारमा आधारित, उपयुक्त ML एल्गोरिथ्म चयन गर्न आवश्यक छ। त्यहाँ विभिन्न एल्गोरिदमहरू उपलब्ध छन्, जस्तै निर्णय रूखहरू, समर्थन भेक्टर मेसिनहरू, न्यूरल नेटवर्कहरू, र ensemble विधिहरू। एल्गोरिदमको छनोट समस्याको जटिलता, उपलब्ध कम्प्युटेशनल स्रोतहरू, र व्याख्याता आवश्यकताहरू जस्ता कारकहरूमा निर्भर गर्दछ।
७. मोडेललाई तालिम दिनुहोस् र मूल्याङ्कन गर्नुहोस्:
एल्गोरिथ्म चयन भएपछि, मोडेललाई प्रशिक्षण डेटासेट प्रयोग गरेर प्रशिक्षित गर्न आवश्यक छ। प्रशिक्षणको क्रममा, मोडेलले डाटामा अन्तर्निहित ढाँचा र सम्बन्धहरू सिक्छ। प्रशिक्षण पछि, मोडेलको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न प्रमाणीकरण सेट प्रयोग गरेर मूल्याङ्कन गरिन्छ। सटीकता, परिशुद्धता, सम्झना, र F1-स्कोर जस्ता मेट्रिकहरू मोडेलको कार्यसम्पादन मापन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
8. फाइन-ट्यून र अप्टिमाइज:
कार्यसम्पादन मूल्याङ्कनको आधारमा, मोडेललाई फाइन-ट्यून र अप्टिमाइज गर्न आवश्यक हुन सक्छ। यसले मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्न हाइपरपेरामिटरहरू समायोजन गर्दछ, जस्तै सिकाइ दर, नियमितीकरण, वा नेटवर्क वास्तुकला। क्रस-प्रमाणीकरण र ग्रिड खोज जस्ता प्रविधिहरू इष्टतम हाइपरपेरामिटरहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
9. परीक्षण र तैनाती:
एक पटक मोडेल राम्रो-ट्यून र अप्टिमाइज भएपछि, अन्तिम प्रदर्शन मूल्याङ्कन प्राप्त गर्न परीक्षण डेटासेट प्रयोग गरेर परीक्षण गर्न आवश्यक छ। यदि मोडेलले वांछित कार्यसम्पादन मापदण्ड पूरा गर्छ भने, यसलाई उत्पादन वातावरणमा नयाँ, नदेखेको डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। मोडेलको निरन्तरता कायम राख्नको लागि आवधिक रूपमा अनुगमन र अद्यावधिक गर्न आवश्यक हुन सक्छ।
ML मा समस्या परिभाषित गर्दा एक व्यवस्थित एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण समावेश छ जसमा उद्देश्य पहिचान गर्ने, समस्या निर्माण गर्ने, इनपुट र आउटपुट परिभाषित गर्ने, डेटा जम्मा गर्ने र पूर्व-प्रक्रिया गर्ने, डेटासेट विभाजन गर्ने, ML एल्गोरिदम चयन गर्ने, प्रशिक्षण र मोडेलको मूल्याङ्कन गर्ने, फाइन-ट्युनिङ र अनुकूलन, र अन्तमा मोडेल परीक्षण र तैनाती।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)