سوال:
مشین سیکھنے کے لئے تعصب کے مقابلے میں تغیر کیوں ضروری ہے؟
A:مشین لرننگ میں "تعصب" اور "تغیر" کی اصطلاحات کو سمجھنا انجینئروں کو مشین لرننگ سسٹم کو مکمل طور پر ان کے مطلوبہ مقاصد کی تکمیل میں مدد فراہم کرتا ہے۔ بائیس بمقابلہ تغیر اہم ہے کیونکہ یہ مشین لرننگ پروجیکٹس میں سے کچھ ٹریڈ آفس کو سنبھالنے میں مدد کرتا ہے جو یہ طے کرتا ہے کہ انٹرپرائز استعمال یا دوسرے مقاصد کے لئے دیا ہوا نظام کتنا موثر ہوسکتا ہے۔
تعصب کے مقابلے میں تغیرات کی وضاحت میں ، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ یہ دونوں امور ڈیٹا کے نتائج کو بہت مختلف طریقوں سے سمجھوتہ کرسکتے ہیں۔
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
تعصب کو اس مسئلے کے طور پر بیان کیا جاسکتا ہے جس کے نتیجے میں غلط کلسٹرز پیدا ہوتے ہیں۔ - یہ ایسی صورتحال ہے جہاں مشین لرننگ بہت سے نتائج کو درستگی کے ساتھ واپس کر سکتی ہے ، لیکن درستگی کے لحاظ سے یہ نشان چھوٹ سکتی ہے۔ اس کے برعکس ، تغیر معلومات کا "منتشر" ہے - یہ جنگلی پن ہے ، ایک ایسا اعداد و شمار ہے جو نتائج کی ایک حد کو ظاہر کرتا ہے ، جن میں سے کچھ درست بھی ہوسکتے ہیں ، لیکن ان میں سے بہت سے نتائج کو کم کرنے کے ل prec کسی خاص قطع قطع سے باہر آجائیں گے۔ درست اور بہت زیادہ "شور"۔
در حقیقت ، متغیرات کو بیان کرنے والے کچھ ماہرین نے وضاحت کی ہے کہ مختلف قسم کے نتائج "شور کی پیروی کرتے ہیں" ، جہاں اعلی جانبدارانہ نتائج ڈیٹا سیٹوں کی کھوج کے ل enough اتنا زیادہ نہیں جاتے ہیں۔ تعصب کے مسئلے کو تغیر کے مسئلے سے متصادم کرنے کا یہ دوسرا طریقہ ہے - ماہرین تعصب کو انڈیفٹنگ کے ساتھ جوڑ دیتے ہیں ، جہاں نظام زیادہ مناسب نتائج کا ایک مجموعہ شامل کرنے کے ل enough لچکدار نہیں ہوسکتا ہے۔ اس کے برعکس ، تغیرات ایک طرح کے برعکس ہوں گے - جہاں زیادہ مناسبات نظام کو بہت ہی نازک اور نازک بنا دیتے ہیں تاکہ بہت ساری متحرک تبدیلیوں کا مقابلہ کیا جاسکے۔ پیچیدگی کی اس عینک سے تعصب کے مقابلے میں تغیر دیکھ کر ، انجینئر اس بارے میں سوچ سکتے ہیں کہ کسی سسٹم کی فٹنگ کو کس طرح بہتر بنائیں تاکہ یہ زیادہ پیچیدہ ، زیادہ آسان نہیں بلکہ کافی پیچیدہ ہو۔
یہ دو طریقے ہیں کہ تعصب کے مقابلے میں تغیر کا فلسفہ مشین لرننگ سسٹم ڈیزائن کرنے میں مفید ہے۔ نتائج کا مجموعی مجموعہ حاصل کرنے کی کوشش کرنے کے لئے مشین تعصب کے ساتھ کام کرنا ہمیشہ ضروری ہے جو ان کے استعمال کے درست ہیں۔ انتہائی بکھرے ہوئے یا منتشر نتائج کی افراتفری یا جنگلی پن کو کنٹرول کرنے کی کوشش کرنے اور کسی بھی نظام میں شور سے نمٹنے کے ل var یہ ہمیشہ اہم ہے۔
