سوال:
مشین لرننگ میں بیگنگ کیوں مختلف ہوتی ہے؟
A:مشین لرننگ میں بوٹسٹریپ ایگریگریشن ، یا "بیگنگ" ، پیچیدہ ڈیٹا سیٹوں کے مزید جدید ماڈل کی تعمیر کے ذریعے تغیر کم کرتی ہے۔ خاص طور پر ، بیگنگ نقطہ نظر سبسیٹس تیار کرتا ہے جو زیادہ سے زیادہ شامل طریقوں سے ڈیٹا کو ماڈل کرنے کے لئے اکثر اوورلیپ ہوتے ہیں۔
بیگنگ لگانے کے طریقہ کا ایک دلچسپ اور سیدھا سا تصور یہ ہے کہ بے ترتیب نمونوں کا ایک سیٹ لیا جائے اور آسان مطلب نکالیں۔ پھر ، نمونے کے ایک ہی سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ، حتمی نتائج میں ہیرا پھیری کے ل decision فیصلے کے درختوں کے طور پر تعمیر کردہ درجنوں سبسیٹ بنائیں۔ دوسرا وسیلہ اس بات کی ایک سچائی والی تصویر دکھائے کہ انفرادی نمونے کس طرح قیمت کے لحاظ سے ایک دوسرے سے متعلق ہیں۔ اسی خیال کو کسی بھی ڈیٹا پوائنٹس کے کسی بھی جائیداد پر لاگو کیا جاسکتا ہے۔
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
چونکہ یہ نقطہ نظر دریافت کو مزید متعین حدود میں مستحکم کرتا ہے ، لہذا اس میں تغیر کم ہوتا ہے اور زیادہ مناسب میں مدد ملتی ہے۔ کسی حد تک تقسیم کردہ اعداد و شمار کے پوائنٹس کے ساتھ ایک سکریٹرپلوٹ کے بارے میں سوچو؛ بیگنگ طریقہ استعمال کرتے ہوئے ، انجینئر آسانی سے پیرامیٹرز کے لئے پیچیدگی اور اورینٹ دریافت لائنوں کو "سکڑ" کرتے ہیں۔
کچھ "تقسیم اور فتح" یا "اسسٹڈ ہورسٹکس" کی ایک قسم کے طور پر بیگنگ کی قیمت کے بارے میں بات کرتے ہیں۔ خیال یہ ہے کہ جوڑنے والی ماڈلنگ کے ذریعے ، جیسے بے ترتیب جنگلات کا استعمال ، جو لوگ بطور تکنیک استعمال کرتے ہیں وہ اعداد و شمار کے نتائج حاصل کرسکتے ہیں جو تغیر میں کم ہوتے ہیں۔ پیچیدگی کو کم کرنے کے معاملے میں ، بیگنگ اوور فٹنگ میں بھی مدد مل سکتی ہے۔ بہت سارے ڈیٹا پوائنٹس والے ماڈل کے بارے میں سوچیں: کہتے ہیں ، 100 بغیر دستخط شدہ بندیاں والے ایک متصل کن نقطے۔ نتیجے میں بصری اعداد و شمار کی لکیر دراز ، متحرک ، مستحکم ہوگی۔ پھر تشخیص کا ایک ساتھ سیٹ ڈال کر تغیر کو "آئوٹ آؤٹ" کریں۔ جوڑ سیکھنے میں ، اکثر "کمزور سیکھنے والوں" میں شامل ہونے کے بارے میں سوچا جاتا ہے تاکہ "مضبوط سیکھنے" کے ساتھ باہمی تعاون کا نتیجہ مل سکے۔ اس کا نتیجہ ایک ہموار ، زیادہ تیار کردہ ڈیٹا لائن ، اور ماڈل میں کم جنگلی تغیر ہے۔
یہ دیکھنا آسان ہے کہ انٹرپرائز آئی ٹی سسٹم میں کس طرح بیگنگ کے آئیڈیا کا اطلاق کیا جاسکتا ہے۔ کاروباری رہنما اکثر "پرندوں کی نظر" چاہتے ہیں جس کی مصنوعات ، صارفین وغیرہ کے ساتھ کیا ہورہا ہے صارفین کو ختم کرنے کے لئے.
