ভিডিও: মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্য হ্রাস কি?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
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।
প্রস্তাবিত:
মেশিন লার্নিং এর জন্য সেরা ভাষা কোনটি?
মেশিন লার্নিং কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র এবং বেশ কয়েকটি প্রোগ্রামিং ভাষা এমএল ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরি সমর্থন করে। সমস্ত প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে পাইথন হল সবচেয়ে জনপ্রিয় পছন্দ যার পরে C++, Java, JavaScript এবং C#
কেন আপনি মেশিন লার্নিং শিখতে হবে?
এর মানে হল যে আপনি প্রচুর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, মূল্য বের করতে পারেন এবং এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে পারেন এবং পরে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সেই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। অনেক প্রতিষ্ঠানে, একজন মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী প্রায়ই কাজের পণ্যগুলির আরও ভাল সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য ডেটা বিজ্ঞানীর সাথে অংশীদার হন
মেশিন লার্নিং এ সাধারণীকরণ ত্রুটি কি?
মেশিন লার্নিং এবং পরিসংখ্যানগত শিক্ষা তত্ত্বের তত্ত্বাবধানে লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, সাধারণীকরণ ত্রুটি (এছাড়াও নমুনার বাইরের ত্রুটি হিসাবে পরিচিত) হল একটি অ্যালগরিদম পূর্বে অদেখা তথ্যের ফলাফলের মানগুলি কতটা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম তার একটি পরিমাপ।
মেশিন লার্নিং কি তত্ত্বাবধানে নেই?
আনসুপারভাইজড লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং কৌশল, যেখানে আপনাকে মডেলের তত্ত্বাবধান করতে হবে না। তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং আপনাকে ডেটাতে সব ধরনের অজানা প্যাটার্ন খুঁজে পেতে সাহায্য করে। ক্লাস্টারিং এবং অ্যাসোসিয়েশন হল দুটি ধরণের আনসুপারভাইসড লার্নিং
পাইথন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং কি?
পাইথন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং এর ভূমিকা। মেশিন লার্নিং হল এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) যা কম্পিউটারকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই শেখার ক্ষমতা প্রদান করে। মেশিন লার্নিং কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলির বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে যা নতুন ডেটার সংস্পর্শে এলে পরিবর্তন হতে পারে