अदृश्य डाटामा आधारित सिक्ने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू र विचारहरू समावेश छन्। यस उद्देश्यको लागि एल्गोरिथ्म विकास गर्न, अदृश्य डाटाको प्रकृति र यसलाई मेसिन लर्निङ कार्यहरूमा कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर बुझ्न आवश्यक छ। वर्गीकरण कार्यहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दै, अदृश्य डेटामा आधारित सिकाउने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने एल्गोरिदमिक दृष्टिकोणको व्याख्या गरौं।
सर्वप्रथम, हामीले "अदृश्य डाटा" भनेको के हो भनेर परिभाषित गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, अदृश्य डेटाले प्रत्यक्ष रूपमा अवलोकन गर्न सकिने वा विश्लेषणको लागि उपलब्ध नभएको डेटालाई जनाउँछ। यसमा हराइरहेको, अपूर्ण, वा कुनै तरिकामा लुकाइएको डेटा समावेश हुन सक्छ। चुनौती यस प्रकारको डाटाबाट प्रभावकारी रूपमा सिक्न र सही भविष्यवाणी वा वर्गीकरण गर्न सक्ने एल्गोरिदमहरू विकास गर्नु हो।
अदृश्य डाटासँग व्यवहार गर्ने एउटा सामान्य दृष्टिकोण भनेको अभियोग वा डाटा वृद्धि जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्नु हो। इम्प्युटेशनले उपलब्ध डाटामा अवलोकन गरिएका ढाँचा वा सम्बन्धहरूमा आधारित डाटा सेटमा छुटेका मानहरू भर्न समावेश गर्दछ। यो विभिन्न सांख्यिकीय विधिहरू प्रयोग गरेर गर्न सकिन्छ, जस्तै मतलब अभियोग वा प्रतिगमन अभियोग। डेटा वृद्धि, अर्कोतर्फ, अवस्थित डाटामा आधारित अतिरिक्त सिंथेटिक डाटा पोइन्टहरू सिर्जना गर्न समावेश गर्दछ। यो उपलब्ध डाटामा रूपान्तरण वा विकृतिहरू लागू गरेर, तालिम सेटलाई प्रभावकारी रूपमा विस्तार गरेर र सिकाउने एल्गोरिदमको लागि थप जानकारी प्रदान गरेर गर्न सकिन्छ।
अदृश्य डेटा संग काम गर्दा अर्को महत्त्वपूर्ण विचार सुविधा ईन्जिनियरिङ् हो। फीचर इन्जिनियरिङमा उपलब्ध डाटाबाट सबैभन्दा सान्दर्भिक सुविधाहरू चयन गर्ने वा सिर्जना गर्ने समावेश हुन्छ जसले सिक्ने एल्गोरिदमलाई सही भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्न सक्छ। अदृश्य डाटाको मामलामा, यसले प्रत्यक्ष रूपमा अवलोकन गर्न नसकिने लुकेका वा लुकेका सुविधाहरू पहिचान गर्ने र निकाल्ने समावेश हुन सक्छ। उदाहरण को लागी, पाठ वर्गीकरण कार्य मा, केहि शब्द वा वाक्यांश को उपस्थिति क्लास लेबल को सूचक हुन सक्छ, भले ही ती पाठ मा स्पष्ट रूप मा उल्लेख छैन। ध्यानपूर्वक डिजाइन र सुविधाहरू चयन गरेर, सिकाउने एल्गोरिदमलाई सही भविष्यवाणी गर्न आवश्यक जानकारी प्रदान गर्न सकिन्छ।
एकचोटि डेटा प्रिप्रोसेस गरिसकेपछि र सुविधाहरू इन्जिनियर गरिसकेपछि, यो उपयुक्त शिक्षा एल्गोरिथ्म चयन गर्ने समय हो। त्यहाँ विभिन्न एल्गोरिदमहरू छन् जुन वर्गीकरण कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै निर्णय रूखहरू, समर्थन भेक्टर मेसिनहरू, वा न्यूरल नेटवर्कहरू। एल्गोरिथ्म को छनोट डेटा को विशिष्ट विशेषताहरु र हात मा समस्या मा निर्भर गर्दछ। विभिन्न एल्गोरिदमहरूसँग प्रयोग गर्न र कार्यको लागि सबैभन्दा उपयुक्त एल्गोरिदम निर्धारण गर्न उपयुक्त मेट्रिक्स, जस्तै सटीकता वा F1 स्कोर प्रयोग गरेर तिनीहरूको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
सिक्ने एल्गोरिदम चयन गर्नुको अतिरिक्त, यो प्रशिक्षण प्रक्रियालाई विचार गर्न पनि महत्त्वपूर्ण छ। यसमा डेटालाई प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण सेटहरूमा विभाजन गर्ने, र एल्गोरिदमलाई तालिम दिनको लागि प्रशिक्षण सेट र यसको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न प्रमाणीकरण सेट प्रयोग गर्ने समावेश छ। प्रशिक्षणको क्रममा एल्गोरिदमको कार्यसम्पादनको निगरानी गर्न र आवश्यक अनुसार समायोजन गर्न महत्त्वपूर्ण छ, जस्तै हाइपरपेरामिटरहरू परिवर्तन गर्ने वा नियमितीकरण प्रविधिहरू प्रयोग गरेर, ओभरफिटिंग वा कम फिटिंग रोक्न।
एक पटक सिकाइ एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित र मान्य भएपछि, यसलाई नयाँ, नदेखेको डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो अक्सर परीक्षण वा अनुमान चरण को रूप मा उल्लेख गरिएको छ। एल्गोरिथ्मले नदेखेका डाटाका सुविधाहरू इनपुटको रूपमा लिन्छ र आउटपुटको रूपमा भविष्यवाणी वा वर्गीकरण उत्पादन गर्दछ। एल्गोरिदमको शुद्धता यसको भविष्यवाणीहरूलाई नदेखेको डाटाको साँचो लेबलहरूसँग तुलना गरेर मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ।
अदृश्य डेटामा आधारित सिकाउने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्दा डेटा प्रिप्रोसेसिङ, फीचर इन्जिनियरिङ, एल्गोरिदम चयन, र प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण सहित धेरै चरणहरू र विचारहरू समावेश हुन्छन्। यी चरणहरू सावधानीपूर्वक डिजाइन र कार्यान्वयन गरेर, अदृश्य डाटाबाट प्रभावकारी रूपमा सिक्न र सही भविष्यवाणी वा वर्गीकरण गर्न सक्ने एल्गोरिदमहरू विकास गर्न सम्भव छ।
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