मशीन लर्निंग में इंडक्शन एल्गोरिदम का उपयोग कैसे किया जाता है?

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मशीन लर्निंग में इंडक्शन एल्गोरिदम का उपयोग कैसे किया जाता है?

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मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, एक प्रेरण एल्गोरिथ्म परिष्कृत कंप्यूटिंग सिस्टम के विकास के लिए गणितीय सिद्धांतों का उपयोग करने का एक उदाहरण प्रस्तुत करता है। मशीन लर्निंग सिस्टम एक सरल "रॉट इनपुट / आउटपुट" फ़ंक्शन से परे जाते हैं, और उन परिणामों को विकसित करते हैं जो वे निरंतर उपयोग के साथ आपूर्ति करते हैं। इंडक्शन एल्गोरिदम परिष्कृत डेटा सेट, या अधिक दीर्घकालिक प्रयासों के वास्तविक समय से निपटने में मदद कर सकता है।

इंडक्शन एल्गोरिथ्म एक ऐसी प्रणाली है जो उन प्रणालियों पर लागू होती है जो जटिल परिणाम दिखाती हैं जो इस बात पर निर्भर करता है कि वे किसके लिए स्थापित हैं। सबसे बुनियादी तरीकों में से एक है कि इंजीनियर एक इंडक्शन एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, किसी दिए गए सिस्टम में ज्ञान अधिग्रहण को बढ़ाते हैं। दूसरे शब्दों में, एल्गोरिथ्म के साथ, उपयोगकर्ताओं को मिलने वाले "ज्ञान डेटा" का सेट किसी न किसी तरह से बेहतर होता है, चाहे वह डेटा की मात्रा के बारे में हो, शोर और अवांछनीय परिणामों को फ़िल्टर करने या कुछ डेटा बिंदुओं के परिशोधन के लिए।

हालांकि इंडक्शन एल्गोरिदम के तकनीकी विवरण काफी हद तक गणितीय और वैज्ञानिक पत्रिकाओं के क्षेत्र हैं, इंडक्शन एल्गोरिदम का उपयोग करने के बारे में मूल विचारों में से एक यह है कि यह इंडक्शन सिद्धांत के अनुसार "वर्गीकरण नियमों" को व्यवस्थित कर सकता है और विभिन्न प्रकार के सिस्टम से अलग-अलग कोरोलरी परिणाम प्राप्त कर सकता है। शोर या अपवाद। एक डोमेन से शोर को फ़िल्टर करना सामान्य रूप से इंडक्शन एल्गोरिथ्म का एक प्रमुख उपयोग है। ऐसा विचार है कि वास्तविक-विश्व डेटा फ़िल्टरिंग में, प्रेरण एल्गोरिदम एक से दूसरे को अलग करने के लिए, वैध परिणाम और सिस्टम शोर दोनों के लिए अलग-अलग नियमों की रचना कर सकता है।

कुछ प्रशिक्षण उदाहरणों के अनुसार प्रेरण एल्गोरिदम स्थापित करके, हितधारक इन नियमों और अपवादों का प्रतिनिधित्व करने वाले सुसंगत नियमों और डेटा की पहचान करने और मूल्यांकन करने के लिए इन प्रणालियों की क्षमता की तलाश कर रहे हैं। एक अर्थ में, एक इंडक्शन एल्गोरिथ्म का उपयोग इंडक्शन सिद्धांत का उपयोग करता है "निश्चित" परिणाम को साबित करने के लिए जो ज्ञान की सहायता कर सकता है, क्योंकि वे एक डेटा सेट (या कई डेटा सेट) में अधिक चिह्नित परिसीमन प्रदान करते हैं - ऐसे भेद जो सभी प्रकार के ड्राइव को समाप्त कर सकते हैं। उपयोगकर्ता क्षमताओं।

मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर के अन्य प्रकारों की तरह, इंडक्शन एल्गोरिदम को अक्सर "निर्णय समर्थन" के रूप में सोचा जाता है।

"हम एक वास्तविक दुनिया इंडक्शन सिस्टम के प्रमुख कार्य को अपनी विशेषज्ञता को व्यक्त करने में विशेषज्ञ की सहायता करने के लिए मानते हैं," 1980 के दशक में मशीन लर्निंग में शामिल होने पर ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट पेपर के लेखक लिखते हैं। "नतीजतन, हमें आवश्यकता है कि प्रेरित नियम अत्यधिक भविष्य कहनेवाला हों और विशेषज्ञ के लिए आसानी से समझ में आने वाले हों।"

इसे ध्यान में रखते हुए, इंडक्शन एल्गोरिदम कई तरह के सॉफ्टवेयर उत्पादों का हिस्सा हो सकता है, जो डेटा को परिष्कृत करने और मानव उपयोगकर्ताओं के लिए विकसित होने वाले परिणामों का निर्माण करते हैं। सामान्य तौर पर, मशीन लर्निंग और विज़ुअल डैशबोर्ड का उपयोग नए उपकरण उत्पन्न कर रहा है, जिसके माध्यम से उपयोगकर्ता किसी भी प्रणाली के बारे में अधिक गहराई से ज्ञान विकसित कर सकते हैं, चाहे वह समुद्री अनुसंधान, चिकित्सा निदान, ई-कॉमर्स, या किसी अन्य प्रकार से संबंधित हो डेटा-समृद्ध प्रणाली।