பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் ஒரு வகைப்படுத்தியை பொருத்துவது செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான எண் மதிப்புகளைக் கணிப்பதே பின்னடைவின் முதன்மை நோக்கமாகும். எவ்வாறாயினும், தொடர்ச்சியான மதிப்புகளைக் கணிப்பதை விட தனித்தனி வகைகளாக தரவை வகைப்படுத்த வேண்டிய சூழ்நிலைகள் உள்ளன. இதுபோன்ற சந்தர்ப்பங்களில், ஒரு வகைப்படுத்தியைப் பொருத்துவது அவசியம்.
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் வகைப்படுத்தியை பொருத்துவதன் நோக்கம், பின்னடைவு சிக்கலை ஒரு வகைப்பாடு சிக்கலாக மாற்றுவதாகும். அவ்வாறு செய்வதன் மூலம், பின்னடைவு பணியைத் தீர்க்க வகைப்பாடு அல்காரிதம்களின் சக்தியை நாம் பயன்படுத்த முடியும். இந்த அணுகுமுறையானது, வகைப்படுத்தல் சிக்கல்களைக் கையாள்வதற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட பலவகையான வகைப்படுத்திகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
பின்னடைவில் ஒரு வகைப்படுத்தியை பொருத்துவதற்கான ஒரு பொதுவான நுட்பம், தொடர்ச்சியான வெளியீட்டு மாறியை முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகளின் தொகுப்பாக வேறுபடுத்துவதாகும். உதாரணமாக, நாம் வீட்டு விலைகளை கணிக்கிறோம் என்றால், விலை வரம்பை "குறைந்த," "நடுத்தர" மற்றும் "உயர்" போன்ற வகைகளாகப் பிரிக்கலாம். அறைகளின் எண்ணிக்கை, இருப்பிடம் மற்றும் சதுரக் காட்சிகள் போன்ற உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் இந்த வகைகளைக் கணிக்க வகைப்படுத்திக்கு நாம் பயிற்சி அளிக்கலாம்.
வகைப்படுத்தியைப் பொருத்துவதன் மூலம், முடிவு மரங்கள், சீரற்ற காடுகள், ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற பல்வேறு வகைப்பாடு அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம். இந்த வழிமுறைகள் உள்ளீட்டு அம்சங்களுக்கும் இலக்கு மாறிக்கும் இடையிலான சிக்கலான உறவுகளைக் கையாளும் திறன் கொண்டவை. துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய அவர்கள் தரவுகளில் முடிவெடுக்கும் எல்லைகள் மற்றும் வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ளலாம்.
மேலும், பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் ஒரு வகைப்படுத்தியை பொருத்துவது, ஒரு வகைப்பாடு சூழலில் பின்னடைவு மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்ய அனுமதிக்கிறது. வகைப்படுத்தியாகக் கருதப்படும்போது, பின்னடைவு மாதிரி எவ்வளவு சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது என்பதை மதிப்பிடுவதற்கு, துல்லியம், துல்லியம், நினைவுகூருதல் மற்றும் F1-மதிப்பெண் போன்ற நன்கு நிறுவப்பட்ட மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
கூடுதலாக, பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் ஒரு வகைப்படுத்தியை பொருத்துவது ஒரு செயற்கையான மதிப்பை வழங்குகிறது. பின்னடைவு சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான வெவ்வேறு கண்ணோட்டங்களையும் அணுகுமுறைகளையும் ஆராய இது எங்களுக்கு உதவுகிறது. சிக்கலை ஒரு வகைப்பாடு பணியாகக் கருதுவதன் மூலம், தரவுகளில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம். இந்த பரந்த முன்னோக்கு தரவு பற்றிய நமது புரிதலை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் புதுமையான தீர்வுகள் மற்றும் அம்சமான பொறியியல் நுட்பங்களுக்கு வழிவகுக்கும்.
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் வகைப்படுத்தியை பொருத்துவதன் நோக்கத்தை விளக்குவதற்கு, ஒரு உதாரணத்தை கருத்தில் கொள்வோம். படிக்கும் நேரம், வருகை மற்றும் முந்தைய தரங்கள் போன்ற அம்சங்கள் உட்பட மாணவர்களின் செயல்திறன் பற்றிய தகவல்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பு எங்களிடம் உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். இலக்கு மாறி இறுதி தேர்வு மதிப்பெண் ஆகும், இது ஒரு தொடர்ச்சியான மதிப்பாகும். ஒரு மாணவர் அவர்களின் இறுதித் தேர்வு மதிப்பெண்களின் அடிப்படையில் தேர்ச்சி பெறுவாரா அல்லது தோல்வியடைவாரா என்பதை நாம் கணிக்க விரும்பினால், மதிப்பெண்களை "பாஸ்" மற்றும் "தோல்வி" என இரண்டு வகைகளாகப் பிரித்து வகைப்படுத்தியைப் பொருத்தலாம். பாஸ்/தோல்வி முடிவைக் கணிக்க உள்ளீட்டு அம்சங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு வகைப்படுத்திக்குப் பயிற்சியளிக்கலாம்.
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் ஒரு வகைப்படுத்தியை பொருத்துவது, பின்னடைவு சிக்கலை வகைப்படுத்தல் சிக்கலாக மாற்ற அனுமதிக்கிறது. இது வகைப்பாடு அல்காரிதம்களின் ஆற்றலைப் பயன்படுத்தவும், வகைப்படுத்தல் சூழலில் பின்னடைவு மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யவும் மற்றும் தரவைப் பற்றிய பரந்த புரிதலைப் பெறவும் உதவுகிறது. இந்த அணுகுமுறை மதிப்புமிக்க முன்னோக்கை வழங்குகிறது மற்றும் பின்னடைவு சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல்:
- சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (SVM) என்றால் என்ன?
- K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானதா?
- SVM பயிற்சி அல்காரிதம் பொதுவாக பைனரி லீனியர் வகைப்படுத்தியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறதா?
- பின்னடைவு அல்காரிதம்கள் தொடர்ச்சியான தரவுகளுடன் வேலை செய்ய முடியுமா?
- நேரியல் பின்னடைவு குறிப்பாக அளவிடுதலுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதா?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசையானது தரவுப் புள்ளிகளின் அடர்த்தியின் அடிப்படையில் அலைவரிசை அளவுருவை எவ்வாறு மாற்றியமைக்கிறது?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை செயலாக்கத்தில் அம்சத் தொகுப்புகளுக்கு எடைகளை ஒதுக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறையில் புதிய ஆரம் மதிப்பு எவ்வாறு தீர்மானிக்கப்படுகிறது?
- சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறையானது, ஆரத்தை கடின குறியீடாக்காமல் சென்ட்ராய்டுகளை சரியாகக் கண்டறிவதை எவ்வாறு கையாளுகிறது?
- சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதத்தில் நிலையான ஆரத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான வரம்பு என்ன?
Python உடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க