প্রশ্ন:
ভারসাম্য ধারণা কীভাবে মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিকে জানাতে পারে?
উত্তর:সাধারণভাবে, একটি ভারসাম্যটি মেশিন লার্নিং পরিবেশকে স্থিতিশীল করার চেষ্টা করে এবং নির্জনবাদী এবং সম্ভাব্য উপাদানগুলির সামঞ্জস্যপূর্ণ মিশ্রণের সাথে ফলাফলগুলি তৈরি করার চেষ্টা করে মেশিন লার্নিংকে অবহিত করবে।
বিশেষজ্ঞরা একটি "ভারসাম্য "টিকে এমন পরিস্থিতি হিসাবে বর্ণনা করেন যেখানে মেশিন লার্নিং সিস্টেমে যুক্তিবাদী অভিনেতারা কৌশলগত পদক্ষেপের বিষয়ে একমত হন - বিশেষত, গেম তত্ত্বের ন্যাশ ভারসাম্য এই দুই বা ততোধিক যুক্তিযুক্ত অভিনেতাদের জড়িত কৌশলগুলি সম্মতি দিয়ে যে কোনও খেলোয়াড়ের দ্বারা উপকৃত হয় না অন্য খেলোয়াড়দের যদি তাদের পরিবর্তন না করে তবে একটি বিশেষ কৌশল পরিবর্তন করা।
| ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ |
ন্যাশ ভারসাম্যের একটি বিশেষভাবে জনপ্রিয় এবং সাধারণ বিক্ষোভের মধ্যে একটি সাধারণ ম্যাট্রিক্স জড়িত যেখানে দুটি খেলোয়াড় প্রত্যেকে বাইনারি ফলাফল পছন্দ করে।
সামঞ্জস্যতা এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা বর্ণনা করার জন্য উপরেরটি একটি দুর্দান্ত প্রযুক্তিগত উপায়। ভারসাম্যের ধারণাটি চিত্রিত করার আরও অনেক অনানুষ্ঠানিক উপায়, বিশেষত উপরোক্ত দুটি উদাহরণের বাইনারি পছন্দযুক্ত দুটি যুক্তিবাদী অভিনেতার উদাহরণ, আপনি "হাই স্কুল হলওয়েতে একে অপরের দিকে হাঁটা" দৃশ্যের চিত্রটি কী বলতে পারেন তা নিয়ে ভাবনা।
ধরুন, একটি হাই স্কুল হলওয়ে (বা অন্য কোনও অঞ্চল) এর নিচে দু'জন লোক বিভিন্ন দিকে হাঁটছেন, সেখানে কেবলমাত্র দু'জন লোকের জন্য প্রস্থ অনুসারে জায়গা রয়েছে। দুটি উন্মুক্ত পথ হ'ল বাইনারি ফলাফল। যদি দুটি যুক্তিবাদী অভিনেতা বিভিন্ন বাইনারি ফলাফলগুলি বেছে নেয় যা একে অপরের সাথে বিরোধী না হয় তবে তারা একে অপরের পাশ দিয়ে চলে যাবে এবং হ্যালো বলবে। যদি তারা দুটি বিবাদযুক্ত বাইনারি ফলাফল চয়ন করে - তারা একই জায়গাতে চলেছে, এবং এর মধ্যে একটির ফলন প্রয়োজন।
উপরোক্ত উদাহরণে, যদি দুই যুক্তিবাদী অভিনেতা দুটি সুসংগত এবং অ বিরোধবিরোধী ফলাফল চয়ন করেন তবে সাধারণ sensকমত্য যে তাদের কৌশল পরিবর্তন করে কেউই তা অর্জন করতে পারে না - এই ক্ষেত্রে তাদের চলার দিকনির্দেশ - যদি অন্য ব্যক্তি তাদের পরিবর্তন না করে।
উপরোক্ত একটি ভারসাম্য গঠন করে যা কোনও প্রদত্ত মেশিন লার্নিং কনস্ট্রাক্টে মডেল করা যায়। এই সাধারণ উদাহরণ দেওয়া, ফলাফল সর্বদা দুই যৌক্তিক অভিনেতা সহযোগিতা বা অন্য কথায়, দুটি ব্যক্তি একে অপরের অতীত হাঁটা হবে।
বিপরীতটিকে "অযোগ্যতা" বলা যেতে পারে - যদি দুটি যুক্তিবাদী অভিনেতা পরস্পর বিরোধী ফলাফল বেছে নেন, তবে উল্লিখিত হিসাবে, তাদের মধ্যে একটির ফলস্বরূপ হতে হবে। তবে, এমএল প্রোগ্রামের মডেলিংটি দু'জনেই ফল দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিলে অসীম লুপের মধ্যে ফেলে দেওয়া যেতে পারে - অনেক লোকের মতো একে অপরকে সামঞ্জস্য করার চেষ্টা করতে এবং এখনও সংঘর্ষের দিকে এগিয়ে যেতে।
উপরের মতো সমতুল্যতাকে সাধারণত conক্যমত্য তৈরি করতে এবং মডেলগুলিকে স্থিতিশীল করতে মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হবে। প্রকৌশলী এবং বিকাশকারীরা সেই পরিস্থিতি এবং পরিস্থিতি সন্ধান করবেন যা ভারসাম্য থেকে উপকৃত হয় এবং যা পরিবর্তন করে না বা পরিচালনা করে না তাদের পরিচালনা করে। এমএল ভারসাম্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণগুলির দিকে তাকানো, মেশিন লার্নিং সিস্টেমে এই ধরণের বিশ্লেষণ কীভাবে যুক্তিবাদী অভিনেতা এবং এজেন্ট তৈরি করে মানুষের আচরণের নমুনা নির্ধারণের জন্য অনন্যভাবে শিক্ষণীয় তা দেখতে সহজ। মেশিন লার্নিং সিস্টেমের প্রয়োগে অগ্রগতি সাধনের জন্য কীভাবে একটি ভারসাম্য ব্যবহার করা যায় তার একটি মাত্র দুর্দান্ত উদাহরণ।
