কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য কীভাবে সংস্থাগুলি এলোমেলো বন মডেল ব্যবহার করতে পারে?
উত্তর:
মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়াগুলির সাথে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সংস্থাগুলি প্রায়শই এলোমেলো বন মডেল ব্যবহার করে। এলোমেলো বন একটি প্রদত্ত ডেটা সেটটির আরও সামগ্রিক বিশ্লেষণ করতে একাধিক সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করে।
একটি একক সিদ্ধান্ত গাছ বাইনারি প্রক্রিয়া অনুসারে নির্দিষ্ট পরিবর্তনশীল বা ভেরিয়েবলগুলি পৃথক করার ভিত্তিতে কাজ করে works উদাহরণস্বরূপ, গাড়ি বা যানবাহনের একটি সেট সম্পর্কিত ডেটা সেটগুলি মূল্যায়নের ক্ষেত্রে, একটি একক সিদ্ধান্ত গাছ ভারী বা হালকা যানবাহনে পৃথক করে ওজন অনুসারে প্রতিটি পৃথক যানটিকে বাছাই ও শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে।
এলোমেলো বন সিদ্ধান্তের গাছের মডেলটিকে তৈরি করে এবং আরও পরিশীলিত করে তোলে। বিশেষজ্ঞরা এলোমেলো বন সম্পর্কে "স্টোকাস্টিক বৈষম্য" বা বহু-মাত্রিক জায়গাগুলিতে প্রয়োগ হওয়া ডেটাতে "স্টোকাস্টিক অনুমান" পদ্ধতি উপস্থাপন হিসাবে আলোচনা করেন। স্টোকাস্টিক বৈষম্য একটি একক সিদ্ধান্ত গাছ যা করতে পারে তার বাইরে ডেটা মডেলগুলির বিশ্লেষণ বাড়ানোর উপায় হতে পারে।
মূলত, একটি এলোমেলো বন একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেট প্রয়োগ করে গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবলের সাথে কাজ করে এমন অনেকগুলি ব্যক্তিগত সিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করে। একটি মূল বিষয় হ'ল এলোমেলো বনে, প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছের ডেটা সেট এবং পরিবর্তনশীল বিশ্লেষণ সাধারণত ওভারল্যাপ হয়ে যায়। মডেলটির পক্ষে এটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এলোমেলো বন মডেল প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছের গড় ফলাফল নেয় এবং এগুলিকে ভারী সিদ্ধান্তে নিয়ে আসে। সংক্ষেপে, বিশ্লেষণটি বিভিন্ন সিদ্ধান্ত গাছের সমস্ত ভোট গ্রহণ করছে এবং উত্পাদনশীল এবং যৌক্তিক ফলাফল দেওয়ার জন্য sensক্যমত্য তৈরি করছে।
উত্পাদনহীনভাবে এলোমেলো অ্যালগরিদম ব্যবহারের একটি উদাহরণ আর-ব্লগার সাইটে পাওয়া যায়, যেখানে লেখক তেজা কোদালি অম্লতা, চিনি, সালফার ডাই অক্সাইড স্তর, পিএইচ মান এবং অ্যালকোহলের পরিমাণের মতো উপাদানগুলির মাধ্যমে ওয়াইন গুণমান নির্ধারণের উদাহরণ গ্রহণ করেন। কোডালি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে একটি এলোমেলো অরণ্য অ্যালগরিদম প্রতিটি পৃথক গাছের জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ছোট্ট এলোমেলো উপসেট ব্যবহার করে এবং তারপরে ফলাফলগুলি গড় ব্যবহার করে।
এটি মাথায় রেখে, ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের জন্য র্যান্ডম ফরেস্ট মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করতে চাইছেন এমন উদ্যোগগুলি প্রথমে প্রডাকশনগুলির একটি সেটে সিদ্ধ করা প্রয়োজন এমন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ ডেটা বিচ্ছিন্ন করবে এবং তারপরে প্রশিক্ষণের একটি নির্দিষ্ট সেট ব্যবহার করে এলোমেলো বন মডেলটিকে প্রয়োগ করবে will ডেটা। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রশিক্ষণের ডেটা নেয় এবং এটির সাথে তাদের মূল প্রোগ্রামিংয়ের সীমাবদ্ধতার বাইরেও বিকশিত হতে কাজ করে। এলোমেলো বন মডেলগুলির ক্ষেত্রে, প্রযুক্তিটি এলোমেলো বন sensক্যমত্য তৈরি করতে those স্বতন্ত্র সিদ্ধান্ত গাছগুলি ব্যবহার করে আরও পরিশীলিত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ফলাফল তৈরি করতে শেখে।
ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে এটি প্রয়োগ করার একটি উপায় হ'ল বিভিন্ন পণ্য সম্পত্তি ভেরিয়েবল গ্রহণ করা এবং সম্ভাব্য গ্রাহকের আগ্রহের ইঙ্গিত দিতে এলোমেলো বন ব্যবহার করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি রঙ, আকার, স্থায়িত্ব, বহনযোগ্যতা বা গ্রাহকরা আগ্রহ দেখিয়েছেন এমন অন্য কিছু হিসাবে পরিচিত গ্রাহকের আগ্রহের কারণগুলি থাকে তবে সেই বৈশিষ্ট্যগুলি ডেটা সেটগুলিতে খাওয়ানো যেতে পারে এবং মাল্টিফ্যাক্টরের জন্য তাদের নিজস্ব অনন্য প্রভাবের ভিত্তিতে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে বিশ্লেষণ।