কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
কেন মেশিন লার্নিংয়ে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এত গুরুত্বপূর্ণ?
উত্তর:
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন মূলত মেশিন লার্নিংয়ে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি প্রদত্ত মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য ভেরিয়েবলের ব্যবহারকে সবচেয়ে কার্যকর এবং কার্যকর কোনটির দিকে পরিচালিত করার জন্য একটি মৌলিক কৌশল হিসাবে কাজ করে।
বিশেষজ্ঞরা কীভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনকে মাত্রিকতার অভিশাপ কমাতে বা অত্যধিক মানানসই মোকাবেলায় সহায়তা করতে কাজ করে - এগুলি অতিরিক্ত জটিল মডেলিংয়ের ধারণাটি সম্বোধনের বিভিন্ন উপায় talk
এটি বলার আরেকটি উপায় হ'ল বৈশিষ্ট্য নির্বাচনটি বিকাশকারীদের কেবলমাত্র মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণের সেটগুলিতে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক এবং দরকারী ডেটা ব্যবহার করতে সহায়তা করে, যা নাটকীয়ভাবে ব্যয় এবং ডেটার পরিমাণকে হ্রাস করে।
একটি উদাহরণ স্কেল একটি জটিল আকার পরিমাপ ধারণা। প্রোগ্রামটি স্কেল করার সাথে সাথে এটি বৃহত সংখ্যক ডেটা পয়েন্ট চিহ্নিত করে এবং সিস্টেমটি আরও জটিল হয়ে ওঠে। একটি জটিল আকারটি কোনও মেশিন লার্নিং সিস্টেম ব্যবহার করছে এমন সাধারণ ডেটা সেট নয়। এই সিস্টেমগুলি ডেটা সেটগুলি ব্যবহার করতে পারে যা বিভিন্ন ভেরিয়েবলের মধ্যে বৈচিত্রের মাত্রার ব্যাপকভাবে পৃথক করে। উদাহরণস্বরূপ, শ্রেণিবিন্যাসকারী প্রজাতিগুলিতে ইঞ্জিনিয়াররা বৈশিষ্ট্য নির্বাচনটি কেবলমাত্র ভেরিয়েবলগুলি অধ্যয়নের জন্য ব্যবহার করতে পারেন যা তাদের সর্বাধিক লক্ষ্যযুক্ত ফলাফল দেয় give চার্টের প্রতিটি প্রাণীর চোখ এবং পা সমান সংখ্যক হলে সেই ডেটা সরিয়ে নেওয়া যেতে পারে, বা অন্যান্য আরও প্রাসঙ্গিক ডেটা পয়েন্টগুলি বের করা যেতে পারে।
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন হ'ল বৈষম্যমূলক প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে ইঞ্জিনিয়াররা সরাসরি মেশিন লার্নিং সিস্টেমকে একটি লক্ষ্যের দিকে নিয়ে যায়। স্কেল থেকে সিস্টেমগুলি থেকে জটিলতা অপসারণ করার ধারণা ছাড়াও, বিশেষজ্ঞরা মেশিন লার্নিংয়ে "বায়াস ভেরিয়েন্স ট্রেড-অফ" বলে অভিহিত করার দিকগুলির অনুকূলকরণেও বৈশিষ্ট্য নির্বাচন কার্যকর হতে পারে।
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পক্ষপাত এবং বৈকল্পিক বিশ্লেষণে সহায়তা করার কারণগুলি আরও জটিল। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন, পক্ষপাত বৈষম্য এবং ব্যাগিং সম্পর্কিত কর্নেল বিশ্ববিদ্যালয় থেকে করা একটি গবেষণা কীভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন প্রকল্পগুলিকে সহায়তা করে তা চিত্রিত করে।
লেখকদের মতে, কাগজটি "প্রক্রিয়াটি পরীক্ষা করে যার দ্বারা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন তদারকি করা শিক্ষার যথার্থতা উন্নত করে।"
সমীক্ষায় আরও বলা হয়েছে:
বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের অগ্রগতির সাথে সাথে একটি অভিজ্ঞতামূলক পক্ষপাত / বৈকল্পিক বিশ্লেষণ ইঙ্গিত দেয় যে সর্বাধিক নির্ভুল বৈশিষ্ট্যটি সেটটি শেখার অ্যালগরিদমের জন্য সর্বোত্তম পক্ষপাত-বৈচিত্র্য ট্রেড অফ পয়েন্টের সাথে মিলে যায়।
শক্তিশালী বা দুর্বল প্রাসঙ্গিকতার ব্যবহার নিয়ে আলোচনার সময় লেখকরা বৈশিষ্ট্য নির্বাচনকে "একটি বৈকল্পিক হ্রাস পদ্ধতি" হিসাবে আলোচনা করেন - এটি যখন আপনি কোনও প্রদত্ত ভেরিয়েবলের মূলত পরিবর্তনের পরিমাণ হিসাবে ভেরিয়েন্সটি ভাবেন তখন তা বোধগম্য হয়। যদি কোনও বৈকল্পিকতা না থাকে তবে ডেটা পয়েন্ট বা অ্যারে মূলত অকেজো হতে পারে। যদি চূড়ান্ত উচ্চতম বৈসাদৃশ্য থাকে তবে ইঞ্জিনিয়াররা "শোরগোল" বা অপ্রাসঙ্গিক, স্বেচ্ছাসেবী ফলাফল হিসাবে বিবেচনা করতে পারে যা মেশিন লার্নিং সিস্টেমের পরিচালনা করা কঠিন into
এর আলোকে, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন মেশিন লার্নিংয়ে ডিজাইনের একটি মৌলিক অংশ।