سوال:
جوڑ سیکھنے کے کچھ اہم فوائد کیا ہیں؟
A:مشین سیکھنے کے منصوبوں کے لئے جوڑنا سیکھنے کے مختلف فوائد ہیں۔ ان میں سے بہت سارے نسخوں اور آؤٹ پٹ کے نتائج کو جمع کرنے کے لئے نسبتا simple آسان نوڈس کی ایک بڑی تعداد کو استعمال کرنے سے متعلق ہیں۔
مثال کے طور پر ، جوڑنا سیکھنے پروجیکٹ مینیجرز کو تعصب اور تغیر دونوں سے نمٹنے میں مدد فراہم کرسکتا ہے - مختلف شکلوں کے نمائندگی کرنے والے تغیرات جو تبادلہ کرنا مشکل ہیں ، اور تعصب کی نمائندگی کرتے ہوئے غلط نتائج کی نشاندہی کرنے میں یا غلط نتائج کی نشاندہی کرنے میں غلطی۔
اس میں لمبی اور ملوث ریاضیاتی تجزیہ ہے کہ ان میں سے ہر حل کس طرح کام کرتا ہے ، ساتھ ساتھ فروغ دینے اور بیگنگ جیسے مختلف طریقوں کے ساتھ ، لیکن ان لوگوں کے لئے جو یہ جانتے ہیں کہ ذاتی طور پر مشین لرننگ میں شامل نہیں ہے ، یہ بھی سمجھنے کے لئے کافی ہوسکتا ہے کہ بنیادی طور پر جوڑنے والی سیکھنے کی وجہ سے ایک विकेंद्रीय لاتا ہے ، مشین لرننگ کے لئے اتفاق رائے پر مبنی نقطہ نظر جو نتائج کو بہتر بنانے اور صحت سے متعلق یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے۔ تصویر کے بڑے تجزیہ کے ساتھ سامنے آنے کے لئے جوڑا سیکھنے کے بارے میں سوچیں کہ ان پٹ کے اہم "ہجوم سورسنگ" کے طور پر۔ ایک لحاظ سے ، یہ وہی ہے جو مشین لرننگ کے بارے میں ہے ، اور اڈا بوسٹ یا متعلقہ نظام یہ جوڑا سیکھنے کے نقطہ نظر کے ذریعہ کرتے ہیں۔ اس تصور کو اس کی بنیادی باتوں پر ابلانے کا ایک اور طریقہ یہ ہے کہ اس پرانے نعرے کے بارے میں سوچنا: "دو سر ایک سے بہتر ہیں" اور اس کے بارے میں سوچیں کہ کس طرح وکندریقرت سے متعلق سورسنگ یا کنٹرول زیادہ عین مطابق نتائج سامنے آنے میں مدد ملتی ہے۔
جوڑ سیکھنے کی ایک مثال جنگل کا بے ترتیب نقطہ نظر ہے۔ بے ترتیب جنگل میں ، فیصلہ کن درختوں کے ایک گروپ کے پاس کچھ اوورلپنگ ماد .ہ ہوتا ہے ، اور کچھ انوکھے نتائج جو ریاضی اور طریقہ کار کے حامل نتائج کے ساتھ کسی مقصد کو حاصل کرنے کے لئے مل جاتے ہیں۔ یہ اس بات کی ایک مثال ہے کہ جوڑنے والی سیکھنے عصبی نیٹ ورکس اور دوسرے سسٹمز میں بہتر مشین لرننگ کی مدد کے ل. عملی طور پر کیسے کام کرتی ہے۔ بنیادی معنوں میں ، ڈیٹا "ضم ہوجاتا ہے" اور اس کی وکندریقرت اصلیت کے ل stronger مضبوط ہے۔
