सामग्री
प्रश्नः
मशीन शिक्षणात इंडक्शन अल्गोरिदम कसे वापरले जाते?
उत्तरः
मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात, इंडक्शन अल्गोरिदम परिष्कृत संगणकीय प्रणालीच्या विकासासाठी गणिताची तत्त्वे वापरण्याचे उदाहरण दर्शवते. मशीन लर्निंग सिस्टम एका सोप्या “रोटे इनपुट / आउटपुट” फंक्शनच्या पलीकडे जातात आणि ते सतत वापरण्याद्वारे पुरवणारे परिणाम विकसित करतात. इंडक्शन अल्गोरिदम परिष्कृत डेटा सेटच्या रीअल-टाइम हाताळणीस किंवा अधिक दीर्घकालीन प्रयत्नांमध्ये मदत करू शकतात.
प्रेरण अल्गोरिदम अशी एक प्रणाली आहे जी त्यांच्यासाठी कोणत्या गोष्टी सेट केल्या आहेत यावर अवलंबून जटिल परिणाम दर्शविते. अभियंते इंडक्शन अल्गोरिदम वापरण्याचा सर्वात मूलभूत मार्ग म्हणजे दिलेल्या सिस्टममधील ज्ञान संपादन वर्धित करणे. दुस words्या शब्दांत, त्या ठिकाणी अल्गोरिदम असल्यास, शेवटच्या वापरकर्त्यांना मिळालेल्या “नॉलेज डेटा” चा सेट काही प्रमाणात सुधारला जातो, तो डेटाच्या प्रमाणात, आवाजाची फिल्टरिंग आणि अवांछित परिणामांची फिल्टरिंग किंवा काही डेटा पॉइंट्सचे परिष्करण असो.
जरी इंडक्शन अल्गोरिदमचे तांत्रिक वर्णन मोठ्या प्रमाणात गणितीय आणि वैज्ञानिक जर्नल्सचे क्षेत्र आहे, परंतु इंडक्शन अल्गोरिदम वापरण्याबद्दल मूलभूत कल्पनांपैकी एक म्हणजे ते इंडक्शन तत्वानुसार "वर्गीकरण नियम" आयोजित करू शकते आणि वेगवेगळ्या प्रकारच्या प्रणालीद्वारे स्वतंत्र कोरोलरी निकाल लावते. आवाज किंवा अपवाद. सामान्यत: प्रेरण अल्गोरिदमचा एक प्रमुख वापर डोमेनमधून ध्वनी फिल्टर करणे हा आहे. अशी कल्पना आहे की रिअल-वर्ल्ड डेटा फिल्टरिंगमध्ये इंडक्शन अल्गोरिदम कायदेशीर परिणाम आणि सिस्टम ध्वनी या दोन्हीसाठी नियमांचे वेगवेगळे सेट तयार करू शकतात, ज्यायोगे एखाद्याला वेगळा करता येईल.
विशिष्ट प्रशिक्षण उदाहरणांनुसार प्रेरण अल्गोरिदम स्थापित करून, भागधारक या नियमांना अपवाद दर्शविणारे सुसंगत नियम आणि डेटा ओळखण्याची आणि मूल्यांकन करण्याची या प्रणालींची क्षमता शोधत आहेत. एका अर्थाने, प्रेरण अल्गोरिदमचा वापर ज्ञानास मदत करू शकणारे विशिष्ट परिणाम "सिद्ध" करण्यासाठी इंडक्शन तत्त्व वापरते, कारण ते डेटा सेटमध्ये (किंवा एकाधिक डेटा सेट्स) अधिक चिन्हांकित वर्णने प्रदान करतात - अशा प्रकारचे फरक जे सर्व प्रकारचे अंत चालवू शकतात वापरकर्ता क्षमता.
इतर प्रकारच्या मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर प्रमाणेच, इंडक्शन अल्गोरिदम अनेकदा “निर्णय आधार” म्हणून ओळखले जातात.
१ the s० च्या दशकात मशीन टर्निंगच्या प्रेरणेबद्दल ट्युरिंग इन्स्टिट्यूटच्या पेपरच्या लेखकांना लिहा: “आम्ही वास्तविक जगातील प्रेरणा व्यवस्थेचे मुख्य कार्य विचारात घेतो की तज्ञ व्यक्तीला किंवा तिचे कौशल्य व्यक्त करण्यास मदत करणे.” "परिणामी, आम्हाला आवश्यक आहे की प्रेरित नियम अत्यंत पूर्वानुमानित असतात आणि तज्ञांना सहज समजण्यायोग्य असतात."
हे लक्षात घेऊन, प्रेरण अल्गोरिदम अनेक प्रकारच्या सॉफ्टवेअर उत्पादनांचा भाग असू शकतात जे डेटा परिष्कृत करण्याचा प्रयत्न करतात आणि मानवी वापरकर्त्यांसाठी उत्क्रांतीदायक परिणाम देतात. सर्वसाधारणपणे, मशीन लर्निंग आणि व्हिज्युअल डॅशबोर्डचा वापर नवीन साधने तयार करीत आहे ज्याद्वारे वापरकर्ते कोणत्याही प्रणालीबद्दल सखोल ज्ञान वेगाने विकसित करू शकतात, जरी ते सागरी संशोधन, वैद्यकीय निदान, ई-कॉमर्स किंवा इतर कोणत्याही प्रकाराशी संबंधित असेल. डेटा युक्त प्रणाली.