কন্টেন্ট
উপস্থাপন করেছেন: আলতাএমএল
প্রশ্ন:
মেশিন লার্নিংয়ে "নির্ভুলতা এবং পুনরুদ্ধার" কী?
উত্তর:
মেশিন লার্নিংয়ে "যথার্থতা এবং পুনর্বিবেচনা" ব্যাখ্যা এবং সংজ্ঞা দেওয়ার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। এই দুটি নীতি জেনারেটরি সিস্টেমগুলিতে গাণিতিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ, এবং মানবিক চিন্তাকে অনুকরণ করার জন্য এআইয়ের প্রচেষ্টা জড়িত এমন মূল উপায়ে ধারণাগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ। সর্বোপরি, নিউরোলজিকাল মূল্যায়নেও লোকেরা "নির্ভুলতা এবং পুনর্বিবেচনা" ব্যবহার করে।
আইটি-তে নির্ভুলতা এবং পুনর্বিবেচনা সম্পর্কে ভাবার একটি উপায় হ'ল পুনরুদ্ধারকৃত ফলাফলের সংখ্যার তুলনায় প্রাসঙ্গিক আইটেমগুলি এবং পুনরুদ্ধার করা আইটেমগুলির ইউনিয়ন হিসাবে যথার্থতা সংজ্ঞায়িত করা, যখন প্রত্যাহারটি প্রাসঙ্গিক ফলাফলগুলির মোটের তুলনায় প্রাসঙ্গিক আইটেম এবং পুনরুদ্ধারকৃত আইটেমগুলির ইউনিয়নকে প্রতিনিধিত্ব করে।
এটি ব্যাখ্যা করার আরেকটি উপায় হ'ল যথার্থতা একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সংস্থায় ইতিবাচক সনাক্তকরণের অংশগুলি পরিমাপ করে যা প্রকৃতপক্ষে সঠিক ছিল, যখন প্রত্যাহারটি সঠিকভাবে চিহ্নিত হওয়া প্রকৃত ধনাত্মকগুলির অনুপাতকে উপস্থাপন করে।
এই দুটি মেট্রিকগুলি প্রায়শই একটি ইন্টারেক্টিভ প্রক্রিয়াতে একে অপরকে প্রভাবিত করে। বিশেষজ্ঞরা নির্ভুলতা এবং পুনরুদ্ধার দেখানোর জন্য একটি বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্সে সত্য ধনাত্মক, মিথ্যা ধনাত্মক, সত্য নেতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক ট্যাগ করার একটি সিস্টেম ব্যবহার করেন। শ্রেণিবদ্ধার প্রান্তিককরণ পরিবর্তন সুস্পষ্টতা এবং পুনর্বিবেচনার ক্ষেত্রেও আউটপুট পরিবর্তন করতে পারে।
এটি বলার আরেকটি উপায় হ'ল প্রত্যাহারটি সঠিক ফলাফলের সংখ্যার পরিমাপ করে, ফলাফলগুলি যেটি ফিরে আসা উচিত ছিল তার দ্বারা বিভক্ত হয়, এবং নির্ভুলতা প্রত্যাবর্তিত সমস্ত ফলাফলের সংখ্যার দ্বারা বিভক্ত সঠিক ফলাফলের সংখ্যাকে পরিমাপ করে। এই সংজ্ঞাটি সহায়ক, কারণ আপনি সিস্টেমটিকে "মনে রাখতে" পারে এমন ফলাফলের সংখ্যা হিসাবে আপনি পুনরুদ্ধারটি ব্যাখ্যা করতে পারবেন এবং আপনি সেই ফলাফলগুলি সনাক্তকরণের কার্যকারিতা বা লক্ষ্যযুক্ত সাফল্য হিসাবে নির্ভুলতা দিতে পারবেন। এখানে আমরা ফিরে এসেছি যথার্থতা এবং প্রত্যাহারগুলি সাধারণ অর্থে কী বোঝায় - আইটেমগুলি স্মরণে রাখার ক্ষমতা, সেগুলি সঠিকভাবে মনে রাখার ক্ষমতা।
শ্রেণিবদ্ধকরণ প্রক্রিয়া এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি কীভাবে কাজ করে তা দেখানোর জন্য প্রকৃত ধনাত্মক, মিথ্যা ধনাত্মক, সত্য নেতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি এবং মূল্যায়নে অত্যন্ত কার্যকর। প্রযুক্তিগত উপায়ে নির্ভুলতা পরিমাপ করে এবং পুনরায় স্মরণ করার মাধ্যমে বিশেষজ্ঞরা কেবল একটি মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম চালানোর ফলাফলগুলিই প্রদর্শন করতে পারবেন না, তবে সেই প্রোগ্রামটি তার ফলাফলগুলি কীভাবে তৈরি করে তাও ব্যাখ্যা করতে শুরু করতে পারেন - প্রোগ্রামটি কোন অ্যালগরিদমিক কাজ দ্বারা ডেটা সেটগুলি মূল্যায়ন করতে আসে? বিশেষ উপায়.
এই বিষয়টি মাথায় রেখে, অনেক মেশিন লার্নিং পেশাদার পরীক্ষার সেট, প্রশিক্ষণ সেট বা পরবর্তী কার্য সম্পাদন ডেটার সেটগুলি থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের বিশ্লেষণে নির্ভুলতার বিষয়ে কথা বলতে পারে এবং পুনরায় কল করতে পারে। একটি অ্যারে বা ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করা এই তথ্যটি অর্ডার করতে সহায়তা করবে এবং আরও স্বচ্ছভাবে দেখায় যে প্রোগ্রামটি কীভাবে কাজ করে এবং কী ফলাফল এটি টেবিলে নিয়ে আসে।