প্রশ্ন:
ইন্ডাকশন অ্যালগরিদম কীভাবে মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হয়?
উত্তর:মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি ইন্ডাকশন অ্যালগরিদম পরিশীলিত কম্পিউটিং সিস্টেমগুলির বিকাশের জন্য গাণিতিক নীতিগুলি ব্যবহার করার একটি উদাহরণ উপস্থাপন করে। মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি একটি সাধারণ "রোট ইনপুট / আউটপুট" ফাংশন ছাড়িয়ে যায় এবং তারা ক্রমাগত ব্যবহারের সাথে সরবরাহ করে এমন ফলাফলগুলি বিকশিত করে। ইন্ডাকশন অ্যালগরিদমগুলি পরিশীলিত ডেটা সেটগুলি বাস্তবের সময় পরিচালনা করতে বা আরও দীর্ঘমেয়াদী প্রচেষ্টায় সহায়তা করতে পারে।
ইন্ডাকশন অ্যালগরিদম এমন কিছু যা সিস্টেমে প্রযোজ্য যা সেগুলি সেট আপ করা হয় তার উপর নির্ভর করে জটিল ফলাফল দেখায়। ইঞ্জিনিয়াররা ইন্ডাকশন অ্যালগরিদম ব্যবহারের সবচেয়ে মৌলিক উপায়গুলির মধ্যে একটি হ'ল একটি প্রদত্ত সিস্টেমে জ্ঞান অর্জনকে বাড়ানো। অন্য কথায়, জায়গায় অ্যালগরিদমের সাথে, ব্যবহারকারীরা যে "জ্ঞান ডেটা" সেট করেন তা কোনওভাবে উন্নত হয়, তা তথ্যের পরিমাণ, গোলমাল এবং অযাচিত ফলাফলের ফিল্টারিং বা কিছু ডেটা পয়েন্টের পরিমার্জন সম্পর্কিত regarding
| ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ |
যদিও ইন্ডাকশন অ্যালগরিদমগুলির প্রযুক্তিগত বিবরণগুলি মূলত গাণিতিক এবং বৈজ্ঞানিক জার্নালের অঞ্চল, তবে আনয়ন অ্যালগরিদম ব্যবহার সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণাগুলির মধ্যে একটি হ'ল এটি আনয়ন নীতি অনুসারে "শ্রেণিবিন্যাসের নিয়ম" সংগঠিত করতে পারে এবং বিভিন্ন ধরণের সিস্টেমের পৃথক পৃথক পৃথক ফলাফল শব্দ বা ব্যতিক্রম। কোনও ডোমেন থেকে আওয়াজ ফিল্টার করা সাধারণভাবে ইন্ডাকশন অ্যালগরিদমের একটি বিশিষ্ট ব্যবহার। এমন ধারণা রয়েছে যে বাস্তব-বিশ্বের ডেটা ফিল্টারিংয়ে ইনডাকশন অ্যালগরিদমগুলি একে অপরের থেকে পৃথক করার জন্য বৈধ ফলাফল এবং সিস্টেমের শব্দ উভয়ের জন্য বিভিন্ন বিধি রচনা করতে পারে।
নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণের উদাহরণ অনুসারে ইনডাকশন অ্যালগরিদম স্থাপন করে, স্টেকহোল্ডারগণ এই নিয়মের ব্যতিক্রমগুলি উপস্থাপন করে এমন ধারাবাহিক নিয়ম এবং ডেটা সনাক্ত এবং মূল্যায়নের জন্য এই সিস্টেমগুলির দক্ষতা সন্ধান করছেন। এক অর্থে, ইন্ডাকশন অ্যালগরিদমের ব্যবহার জ্ঞানকে সহায়তা করতে পারে এমন নির্দিষ্ট ফলাফলগুলিকে "প্রমাণ" করতে ইন্ডাকশন নীতিটি ব্যবহার করে, কারণ তারা একটি ডেটা সেট (বা একাধিক ডেটা সেট) এর মধ্যে আরও চিহ্নিত বিভক্তি প্রদান করে - এমন প্রবণতা যা সব ধরণের প্রান্তকে চালিত করতে পারে ব্যবহারকারী ক্ষমতা।
অন্যান্য ধরণের মেশিন লার্নিং সফটওয়্যারগুলির মতো, আনয়ন অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই "সিদ্ধান্ত সমর্থন" of
১৯৮০ এর দশকে মেশিন লার্নিংয়ে অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়ে একটি টিউরিং ইনস্টিটিউট পত্রিকার লেখককে লিখুন, "আমরা একজন বিশেষজ্ঞকে তার দক্ষতা প্রকাশে সহায়তা করার জন্য একটি আসল-জগতের আনয়ন পদ্ধতির প্রধান কাজটি বিবেচনা করি।" "ফলস্বরূপ, আমাদের প্রয়োজন প্ররোচিত নিয়মগুলি অত্যন্ত অনুমানমূলক এবং বিশেষজ্ঞের কাছে সহজেই বোধগম্য।"
এটি মনে রেখে, আনয়ন অ্যালগরিদমগুলি অনেক ধরণের সফ্টওয়্যার পণ্যগুলির অংশ হতে পারে যা ডেটাগুলিকে পরিমার্জন করতে এবং মানব ব্যবহারকারীদের জন্য বিকশিত ফলাফল আনতে চায়। সাধারণভাবে, মেশিন লার্নিং এবং ভিজ্যুয়াল ড্যাশবোর্ডের ব্যবহার এমন নতুন সরঞ্জাম তৈরি করছে যার মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা যেকোন প্রদত্ত ব্যবস্থা সম্পর্কে আরও গভীরভাবে জ্ঞান বিকাশ করতে পারে, এটি সামুদ্রিক গবেষণা, চিকিত্সা নির্ণয়, ই-বাণিজ্য, বা অন্য যে কোনও ধরণের সাথে সম্পর্কিত কিনা whether তথ্য সমৃদ্ধ সিস্টেম।
