মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্য হ্রাস কি?

ব্যবহারের উদ্দেশ্য বৈশিষ্ট্য হ্রাস হয় হ্রাস করা সংখ্যা বৈশিষ্ট্য (বা ভেরিয়েবল) যা কম্পিউটারকে তার কার্য সম্পাদন করতে প্রক্রিয়া করতে হবে। বৈশিষ্ট্য হ্রাস মাত্রার সংখ্যা কমাতে ব্যবহার করা হয়, যার ফলে ডেটা কম বিক্ষিপ্ত এবং পরিসংখ্যানগতভাবে আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন

একইভাবে, আপনি জিজ্ঞাসা করতে পারেন, মেশিন লার্নিং এর মাত্রা হ্রাস কি?

পরিসংখ্যানে, মেশিন লার্নিং এবং তথ্য তত্ত্ব, মাত্রিকতা হ্রাস বা মাত্রা হ্রাস এর প্রক্রিয়া হ্রাস করা প্রধান ভেরিয়েবলের একটি সেট প্রাপ্ত করে বিবেচনাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সংখ্যা। পদ্ধতিগুলি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনে বিভক্ত করা যেতে পারে।

কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, মাত্রিকতা হ্রাস করার 3 টি উপায় কি? 3. সাধারণ মাত্রা হ্রাস কৌশল

• 3.1 অনুপস্থিত মান অনুপাত। ধরুন আপনাকে একটি ডেটাসেট দেওয়া হয়েছে।
• 3.2 নিম্ন বৈচিত্র্য ফিল্টার।
• 3.3 উচ্চ পারস্পরিক সম্পর্ক ফিল্টার।
• 3.4 এলোমেলো বন।
• 3.5 পশ্চাদপদ বৈশিষ্ট্য নির্মূল।
• 3.6 ফরোয়ার্ড বৈশিষ্ট্য নির্বাচন।
• 3.7 ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ।
• 3.8 প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (PCA)

উপরের পাশাপাশি, নিচের কোনটির জন্য মেশিন লার্নিং এর বৈশিষ্ট্য হ্রাস করা প্রয়োজন?

দ্য মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্য হ্রাস প্রয়োজন অপ্রাসঙ্গিক এবং অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্য , সীমিত প্রশিক্ষণ তথ্য, সীমিত গণনামূলক সম্পদ। এই নির্বাচনটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় এবং এটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের সাথে সম্পর্কিত ডেটা থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করে।

মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন কি?

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ডাইমেনশনালিটি হ্রাসের একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে কাঁচা ডেটার একটি প্রাথমিক সেট প্রক্রিয়াকরণের জন্য আরও পরিচালনাযোগ্য গোষ্ঠীতে হ্রাস করা হয়। এই বৃহৎ ডেটা সেটগুলির একটি বৈশিষ্ট্য হল প্রচুর সংখ্যক ভেরিয়েবল যেগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য প্রচুর কম্পিউটিং সংস্থান প্রয়োজন।