বাড়ি শ্রুতি মেশিন লার্নিংয়ে ব্যাগিং কেন বৈকল্পিকতা হ্রাস করে?

মেশিন লার্নিংয়ে ব্যাগিং কেন বৈকল্পিকতা হ্রাস করে?

Anonim

প্রশ্ন:

মেশিন লার্নিংয়ে ব্যাগিং কেন বৈকল্পিকতা হ্রাস করে?

উত্তর:

জটিল ডেটা সেটগুলির আরও উন্নত মডেল তৈরির মাধ্যমে মেশিন লার্নিংয়ের বুটস্ট্র্যাপের সমষ্টি বা "ব্যাগিং" বৈচিত্র্য হ্রাস করে। বিশেষত, ব্যাগিং পদ্ধতির সাবসেটগুলি তৈরি করা হয় যা প্রায়শই আরও জড়িত উপায়ে ডেটা মডেল করতে ওভারল্যাপ হয়ে থাকে।

ব্যাগিং কীভাবে প্রয়োগ করতে হবে তার একটি আকর্ষণীয় এবং সহজ ধারণা হ'ল র্যান্ডম নমুনার একটি সেট গ্রহণ করা এবং সহজ গড়টি বের করা ract তারপরে, একই সেট নমুনাগুলি ব্যবহার করে, সিদ্ধান্তের ফলাফলগুলি পরিচালনা করতে সিদ্ধান্ত গাছ হিসাবে নির্মিত কয়েক ডজন উপসেট তৈরি করুন। দ্বিতীয় গড়টি কীভাবে সেই স্বতন্ত্র নমুনাগুলিকে একে অপরের সাথে মূল্যবোধের সাথে সম্পর্কিত করে তার একটি সত্য চিত্র দেখানো উচিত। একই ধারণাটি ডাটা পয়েন্টের যে কোনও সংস্থার কোনও সম্পত্তিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

যেহেতু এই পদ্ধতিটি আবিষ্কারকে আরও সংজ্ঞায়িত সীমানায় সংহত করে, তাই এটি বৈকল্পিকতা হ্রাস করে এবং অত্যধিক মানানসইয়ে সহায়তা করে। কিছুটা বিতরিত ডেটা পয়েন্ট সহ একটি স্ক্র্যাপপ্লোটের কথা ভাবেন; ব্যাগিং পদ্ধতি ব্যবহার করে ইঞ্জিনিয়াররা জটিলতা এবং প্রাচ্য আবিষ্কারের লাইনগুলিকে মসৃণ পরামিতিগুলিতে "সঙ্কুচিত" করে।

কিছু "ডিভাইড অ্যান্ড বিজয়" বা এক ধরণের "সহায়ক হিউরিস্টিকস" হিসাবে ব্যাগিংয়ের মান সম্পর্কে আলোচনা করে। ধারণাটি হ'ল এনক্যাম্বল মডেলিংয়ের মাধ্যমে, যেমন এলোমেলো বন ব্যবহার, যারা ব্যাগিংকে প্রযুক্তি হিসাবে ব্যবহার করেন তারা ডেটা ফলাফল পেতে পারেন যা বৈকল্পিকতা কম are জটিলতা হ্রাস করার ক্ষেত্রে, ব্যাগিং ওভারফিটিংয়েও সহায়তা করতে পারে। অনেকগুলি ডেটা পয়েন্ট সহ একটি মডেল সম্পর্কে ভাবুন: বলুন, 100 টি আন-সাইনড বিন্দুর সাথে একটি কানেক্ট-দ্য ডটস। ফলস্বরূপ ভিজ্যুয়াল ডেটা লাইনটি ঝাঁকুনিযুক্ত, গতিশীল, উদ্বায়ী হবে। তারপরে মূল্যায়নের সেট একসাথে রেখে বৈকল্পিকটিকে "আউট আউট" করুন। জমায়েত শেখার ক্ষেত্রে, এটি প্রায়শই "শক্তিশালী শিক্ষণ" সহযোগী ফলাফল প্রদানের জন্য বেশ কয়েকটি "দুর্বল শিখর" যোগদানের কথা ভাবা হয়। ফলাফলটি একটি মসৃণ, আরও সংশ্লেষিত ডেটা লাইন এবং মডেলের কম বন্য ভেরিয়েন্স।

এন্টারপ্রাইজ আইটি সিস্টেমগুলিতে ব্যাগিংয়ের ধারণাটি কীভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে তা দেখতে সহজ। ব্যবসায়ী নেতারা প্রায়শই পণ্য, গ্রাহক ইত্যাদির সাথে কী চলছে তার একটি "পাখির চোখের দৃষ্টি" চান An শেষ ব্যবহারকারীদের।

মেশিন লার্নিংয়ে ব্যাগিং কেন বৈকল্পিকতা হ্রাস করে?