ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಗೆ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ. ಇದರಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಯ್ಕೆ, ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ: ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ML) ಜಪಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅಮೆರಿಕಾದಲ್ಲಿನ ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಬ್ರೆಜಿಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕೃಷಿಯವರೆಗೆ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯಶಸ್ವಿ ಎಂಎಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾಡೆಲ್ ಇರುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅವರ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತದ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
1. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ವಿಶಾಲವಾದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಈ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು.
- ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ: ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಆದರೆ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
- ಮಾಡೆಲ್ ಆಯ್ಕೆ: ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಎಂಎಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ: ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.
- ಮಾಡೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
- ಮಾಡೆಲ್ ನಿಯೋಜನೆ: ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.
- ಮಾಡೆಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.
2. ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ: ಯಶಸ್ವಿ ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯ ಅಡಿಪಾಯ
"ಕೆಟ್ಟ ಇನ್‌ಪುಟ್, ಕೆಟ್ಟ ಔಟ್‌ಪುಟ್" ಎಂಬುದು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಚಿರಪರಿಚಿತ ನಾಣ್ಣುಡಿಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನಿಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆಯ ಹಂತಗಳು ಸೇರಿವೆ:
2.1 ಡೇಟಾ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಇಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ (ಪೂರಣ): ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ, ಅಥವಾ ಮೋಡ್‌ನಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ವಯಸ್ಸಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು ತಿಳಿದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಸರಾಸರಿ ವಯಸ್ಸಿನೊಂದಿಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಕೆ-ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೈಬರ್ಸ್ ಅಥವಾ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
- ಔಟ್‌ಲೈಯರ್ (ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯ) ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ: ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದಾದ ತೀವ್ರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅಥವಾ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. Z-ಸ್ಕೋರ್, IQR (ಇಂಟರ್‌ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ ರೇಂಜ್), ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಹಿವಾಟಿನ ಮೊತ್ತವು ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು.
- ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಪರಿವರ್ತನೆ: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ನಿಂದ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳಿಗೆ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು.
2.2 ಡೇಟಾ ಪರಿವರ್ತನೆ
ಇದು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ನಾರ್ಮಲೈಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್: ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ (ಉದಾ. 0 ರಿಂದ 1) ಮರುಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮಿನ್‌ಮ್ಯಾಕ್ಸ್‌ಸ್ಕೇಲರ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್‌ಸ್ಕೇಲರ್ ಸೇರಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಅತ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ (ಉದಾ. USD ಯಲ್ಲಿ ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಅನುಭವದ ವರ್ಷಗಳು), ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಒಂದು ಫೀಚರ್ ಇನ್ನೊಂದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಸಾಧಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು.
- ನಾರ್ಮಲೈಜೇಷನ್: ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು (0 ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು 1 ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನೆ) ಹೊಂದುವಂತೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್‌ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
- ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಮಾಡೆಲ್‌ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳಿಂದ ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಇದು ಅನೇಕ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್ ಪದಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ದಿನಾಂಕಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಎರಡು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಹೊಸ ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ದಿನಾಂಕ ಫೀಚರ್‌ನಿಂದ ವಾರದ ದಿನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು.
- ವರ್ಗೀಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು: ವರ್ಗೀಯ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒನ್-ಹಾಟ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಲೇಬಲ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಸೇರಿವೆ. ಡೇಟಾದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಆರ್ಡಿನಲ್ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ (ಉದಾ., ರೇಟಿಂಗ್ ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳು), ಲೇಬಲ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಾಮಮಾತ್ರದ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ (ಉದಾ., ದೇಶದ ಹೆಸರುಗಳು), ಒನ್-ಹಾಟ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
2.3 ಡೇಟಾ ವಿಭಜನೆ
ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್: ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್: ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್: ಕಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಅಂತಿಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾಡೆಲ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಯ್ಕೆ: ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಆಯ್ಕೆಯು ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ (ಉದಾ. ವರ್ಗೀಕರಣ, ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್) ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿವೆ:
3.1 ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
- ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ರೇಖೀಯ ಸಂಬಂಧದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರಂತರ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಪಾಲಿ‌ನೋಮಿಯಲ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹುಪದೀಯ ಸಂಬಂಧದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರಂತರ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ (SVR): ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿರಂತರ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಫೀಚರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸ್ಥಿರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರಂತರ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಊಹೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನೇಕ ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಒಂದು ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನ.
3.2 ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
- ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೈನರಿ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮೆಷಿನ್‌ಗಳು (SVM): ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಫೀಚರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ವರ್ಗೀಕರಣ: ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನೇಕ ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಒಂದು ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನ.
- ನೇವ್ ಬೇಯಸ್: ಫೀಚರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಬಲವಾದ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಊಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರ.
- ಕೆ-ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೈಬರ್ಸ್ (KNN): ಫೀಚರ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕೆ-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಬಹುಮತದ ವರ್ಗದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
3.3 ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
- ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಹತ್ತಿರದ ಸರಾಸರಿ (ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್) ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಸೇರಿದೆ.
- ಹೈರಾರ್ಕಿಕಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
- ಡಿಬಿಸ್ಕ್ಯಾನ್ (DBSCAN): ನಿಕಟವಾಗಿ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಡಿಮೆ-ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಇರುವ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿನವು ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಗಾತ್ರ, ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸುಲಭ ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಬಹದು. ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯೆಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮೆಷಿನ್‌ಗಳು (GBM) ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು.
4. ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ: ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಕಲೆ
ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ನೀಡುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
- ಪ್ರಾರಂಭಿಕತೆ: ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ. ತೂಕ ಮತ್ತು ಬಯಾಸ್‌ಗಳು) ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು.
- ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಾಪಗೇಷನ್: ಊಹೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸುವುದು.
- ನಷ್ಟದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ: ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಬಳಸಿ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ರಿಗ್ರೆಷನ್‌ಗಾಗಿ ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (MSE) ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ರಾಸ್-ಎಂಟ್ರೊಪಿ ಲಾಸ್ ಸೇರಿವೆ.
- ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್: ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಗ್ರೇಡಿಯೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು.
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್: ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (ಉದಾ. ಗ್ರೇಡಿಯೆಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್, ಆಡಮ್) ಬಳಸಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ ಗ್ರೇಡಿಯೆಂಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು.
- ಪುನರಾವರ್ತನೆ: ಮಾಡೆಲ್ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವವರೆಗೆ ಅಥವಾ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಲುಗಡೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಹಂತ 2-5 ಅನ್ನು ಅನೇಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಿಗೆ (ಎಪಾಕ್‌ಗಳು) ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು.
ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯ ಗುರಿಯು ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ಇದು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ದೋಷವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಷ್ಟವನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್: ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು
ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಾಗಿವೆ ಆದರೆ ತರಬೇತಿಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರೇಟ್, ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಯಮಿತೀಕರಣದ ಶಕ್ತಿ ಸೇರಿವೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಗ್ರಿಡ್ ಸರ್ಚ್: ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಗ್ರಿಡ್ ಮೇಲೆ ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
- ರಾಂಡಮ್ ಸರ್ಚ್: ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
- ಬೇಸಿಯನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡಲು ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಈ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
- ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್: ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಳದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಗಣನಾತ್ಮಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಸಣ್ಣ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಗ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಬೇಸಿಯನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. scikit-learn ನಲ್ಲಿ GridSearchCV ಮತ್ತು RandomizedSearchCV ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು ಗ್ರಿಡ್ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹುಡುಕಾಟದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
6. ಮಾಡೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದು ಕಾಣದ ಡೇಟಾಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾಡೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:
6.1 ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್
- ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (MSE): ಊಹಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.
- ರೂಟ್ ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (RMSE): MSE ಯ ವರ್ಗಮೂಲ, ದೋಷದ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೀನ್ ಅಬ್ಸೊಲ್ಯೂಟ್ ಎರರ್ (MAE): ಊಹಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸರಾಸರಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.
- ಆರ್-ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ (ನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಾಂಕ): ಮಾಡೆಲ್ ಗುರಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಅಳತೆ.
6.2 ವರ್ಗೀಕರಣ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್
- ನಿಖರತೆ: ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಪ್ರಮಾಣ.
- ಪ್ರೆಸಿಷನ್: ಊಹಿಸಲಾದ ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳ ಪ್ರಮಾಣ.
- ರೀಕಾಲ್: ನಿಜವಾದ ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳ ಪ್ರಮಾಣ.
- ಎಫ್1-ಸ್ಕೋರ್: ಪ್ರೆಸಿಷನ್ ಮತ್ತು ರೀಕಾಲ್‌ನ ಹಾರ್ಮೋನಿಕ್ ಸರಾಸರಿ.
- ROC ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರದೇಶ (AUC-ROC): ಪಾಸಿಟಿವ್ ಮತ್ತು ನೆಗೆಟಿವ್ ವರ್ಗಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಳತೆ.
- ಕನ್ಫ್ಯೂಷನ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್: ನಿಜವಾದ ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳು, ನಿಜವಾದ ನೆಗೆಟಿವ್‌ಗಳು, ಫಾಲ್ಸ್ ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಫಾಲ್ಸ್ ನೆಗೆಟಿವ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವ ಟೇಬಲ್.
ಒಂದೇ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಫಾಲ್ಸ್ ಪಾಸಿಟಿವ್‌ಗಳಿದ್ದರೂ ಸಹ ಎಲ್ಲಾ ಪಾಸಿಟಿವ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಪ್ರೆಸಿಷನ್‌ಗಿಂತ ರೀಕಾಲ್ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಬಹುದು.
6.3 ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್
ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನೇಕ ಫೋಲ್ಡ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಫೋಲ್ಡ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್‌ನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
7. ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಡರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು
ಒಂದು ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಲಿತು ಕಾಣದ ಡೇಟಾಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ವಿಫಲವಾದಾಗ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಮಾಡೆಲ್ ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದ್ದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ವಿಫಲವಾದಾಗ ಅಂಡರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
7.1 ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್
ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ನಿಯಮಿತೀಕರಣ: ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರುತ್ಸಾಹಗೊಳಿಸಲು ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ದಂಡದ ಪದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮಿತೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ L1 ನಿಯಮಿತೀಕರಣ (ಲಾಸ್ಸೋ) ಮತ್ತು L2 ನಿಯಮಿತೀಕರಣ (ರಿಡ್ಜ್) ಸೇರಿವೆ.
- ಡ್ರಾಪ್‌ಔಟ್: ಮಾಡೆಲ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳನ್ನು ಕೈಬಿಡುವುದು.
- ಅರ್ಲಿ ಸ್ಟಾಪಿಂಗ್: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕುಸಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು.
- ಡೇಟಾ ಆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್: ತಿರುಗುವಿಕೆ, ಅನುವಾದ, ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ನಂತಹ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು.
- ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿ: ಕಡಿಮೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸರಳ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
7.2 ಅಂಡರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್
ಅಂಡರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಮಾಡೆಲ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ: ಹೆಚ್ಚು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
- ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
- ನಿಯಮಿತೀಕರಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ: ಮಾಡೆಲ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಲು ನಿಯಮಿತೀಕರಣದ ಬಲವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ: ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಿಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.
8. ಮಾಡೆಲ್ ನಿಯೋಜನೆ: ನಿಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹಾಕುವುದು
ಮಾಡೆಲ್ ನಿಯೋಜನೆಯು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯೋಜನೆ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್: ಡೇಟಾವನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆಫ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು.
- ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್: ಡೇಟಾ ಬಂದಂತೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು.
- API ನಿಯೋಜನೆ: ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ API ಆಗಿ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು.
- ಎಂಬೆಡೆಡ್ ನಿಯೋಜನೆ: ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು IoT ಸಾಧನಗಳಂತಹ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು.
ನಿಯೋಜನೆ ತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ತಕ್ಷಣದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಊಹೆ ಅಗತ್ಯ, ಆದರೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಂತಹ ಕೆಲವು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಸಹಿಸಬಲ್ಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಬ್ಯಾಚ್ ಊಹೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಫ್ಲಾಸ್ಕ್ ಮತ್ತು ಫಾಸ್ಟ್‌ಎಪಿಐ ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು API ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸರ್ವಿಸಸ್ (AWS), ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಜೂರ್, ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ (GCP) ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟಾರ್ಚ್‌ಸರ್ವ್ ನಂತಹ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸರ್ವ್ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
9. ಮಾಡೆಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ: ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಒಮ್ಮೆ ಮಾಡೆಲ್ ನಿಯೋಜನೆಯಾದ ನಂತರ, ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಕುಸಿಯಬಹುದು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು: ನಿಖರತೆ, ಪ್ರೆಸಿಷನ್ ಮತ್ತು ರೀಕಾಲ್‌ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಡೇಟಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು: ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಕಾನ್ಸೆಪ್ಟ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು: ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಟಾರ್ಗೆಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಊಹೆಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು: ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ದೋಷಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
ಮಾಡೆಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕುಸಿದಾಗ, ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಯಮಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
10. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ:
- ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳೀಕರಣ: ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲ: ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
- ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಂವೇದನೆ: ಮಾಡೆಲ್ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಅಥವಾ ಗುಂಪಿನ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತ ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಜನಾಂಗಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಸಮಯ ವಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕರೆನ್ಸಿಗಳು: ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಊಹೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯ ವಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕರೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
- ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು: ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಂತಹ ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು.
ಈ ಜಾಗತಿಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾದ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು.
11. ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
11.1. ಬ್ರೆಜಿಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಖರ ಕೃಷಿ
ಮಣ್ಣಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳೆ ಇಳುವರಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ನೀರಾವರಿ, ಗೊಬ್ಬರ ಮತ್ತು ಕೀಟ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೃಷಿ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
11.2. ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ
ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಹಿವಾಟು ಮಾದರಿಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ.
11.3. ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯ
ವಿವಿಧ ರೋಗಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೀಮಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಣತಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ.
11.4. ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ಚೀನಾದಲ್ಲಿನ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಮಯೋಚಿತ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
11.5. ಯುರೋಪ್‌ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಕ್ಷಣ
ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಲು, ವಿಷಯ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಗತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಶೈಲಿಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಯ್ಕೆ, ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೇರಿದಂತೆ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಜಾಗತಿಕ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರಲು ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.