ক্লাসিফায়ার বনাম মডেল বনাম অনুমানক

Question

শ্রেণিবদ্ধকারী, মডেল এবং অনুমানকারকের মধ্যে পার্থক্য কী?

আমি যা বলতে পারি তা থেকে:

• একটি অনুমানকারী হ'ল রিগ্রেশন অ্যালগরিদম থেকে প্রাপ্ত ভবিষ্যদ্বাণী
• একটি শ্রেণিবদ্ধকারী একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম থেকে পাওয়া ভবিষ্যদ্বাণী
• একটি মডেল উভয়ই অনুমানকারী বা শ্রেণিবদ্ধ হতে পারে

তবে অনলাইনে তাকানো থেকে দেখা যাচ্ছে যে এই সংজ্ঞাগুলি আমার সাথে মিশে যেতে পারে। তো, মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে প্রকৃত ব্যাখ্যাগুলি কী?

Answer 1

• মূল্নির্ধারক: এটি একটি কঠোর সংজ্ঞা সহ একটি শব্দ নয় তবে এটি সাধারণত ডেটাতে একটি বর্তমান মান সন্ধানের সাথে সম্পর্কিত। আমরা যদি আমাদের পকেটের পরিবর্তনটি স্পষ্টভাবে গণনা না করি তবে আমরা একটি প্রাক্কলন ব্যবহার করতে পারি। এটি বলেছিল, মেশিন লার্নিংয়ে এটি প্রায়শই প্যারামিটার অনুমান বা ঘনত্বের অনুমানের সাথে ব্যবহার করা হয়। উভয় ক্ষেত্রেই অনুমান করা হয় যে বর্তমানে আমাদের কাছে থাকা ডেটা এমন ফর্মে আসে যা একটি ফাংশন দিয়ে বর্ণনা করা যায়। প্যারামিটার অনুমানের সাথে, আমরা বিশ্বাস করি যে ফাংশনটি একটি পরিচিত ফাংশন যার অতিরিক্ত পরামিতি রয়েছে যেমন রেট বা গড় এবং আমরা সেই প্যারামিটারগুলির মান অনুমান করতে পারি। ঘনত্ব অনুমানের মধ্যে আমাদের এমনকি ফাংশন সম্পর্কে ধারণাও না থাকতে পারে তবে আমরা নির্বিশেষে ফাংশনটি অনুমান করার চেষ্টা করব। একবার আমাদের অনুমান করার পরে আমরা আমাদের নিষ্পত্তি করতে পারি একটি মডেল।সর্বাধিক সম্ভাবনা ।
• শ্রেণিবদ্ধ : এটি বিশেষত এমন এক ধরণের ফাংশন (এবং সেই ফাংশনের ব্যবহার) বোঝায় যেখানে প্রতিক্রিয়া (বা কার্যকরী ভাষায় সীমা) পৃথক is এর তুলনায় একজন রেজিস্ট্রারের ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া থাকবে। অতিরিক্ত প্রতিক্রিয়ার প্রকার রয়েছে তবে এগুলি দুটি সর্বাধিক পরিচিত। একবার আমরা কোনও ক্লাসিফায়ার তৈরি করতে পারি, এমন এক ক্লাসের সীমিত পরিসরের মধ্যে থেকে আমাদের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা হবে যা ডেটা ভেক্টরটি ক্লাসের দ্বারা নির্দেশিত হতে পারে class উদাহরণস্বরূপ একটি ভয়েস রিকগনিশন সফ্টওয়্যার একটি সভা রেকর্ড করতে পারে এবং যে কোনও নির্দিষ্ট সময় সভার উপস্থিতিদের মধ্যে সীমাবদ্ধ সংখ্যক কথা বলছে তা রেকর্ড করার চেষ্টা করে। এই সফ্টওয়্যারটি তৈরি করে আমরা প্রত্যেক অংশগ্রহণকারীকে একটি নাম্বার দেব যা কেবল নামমাত্র এবং বক্তৃতাটির প্রতিটি বিভাগের জন্য সেই সংখ্যায় শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করব।
• মডেল : মডেলটি হ'ল ফাংশন (বা পুলেড ফাংশনগুলির সেট) যা আপনি আপনার ঘটনাটির প্রতিনিধি হিসাবে গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করতে পারেন। শব্দটি এই ধারণা থেকে উদ্ভূত যে আপনি প্রয়োজনীয়তার প্রয়োজন না হলেও ঘটনাটি ব্যাখ্যা / পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আপনি ডোমেন জ্ঞান প্রয়োগ করতে পারেন। একটি নন-প্যারাম্যাট্রিক মডেল পুরোপুরি হাতে থাকা ডেটা থেকে নেওয়া যেতে পারে তবে ফলাফলটি প্রায়শই একটি মডেল হিসাবে ডাকা হয়। এই পরিভাষাটি এই সত্যটি তুলে ধরে যে কোনও মডেল যখন নির্মাণ করা হয়েছে তখন বাস্তবে নয় কেবল বাস্তবের 'মডেল'। জর্জ বক্স যেমন বলেছেন যে " সমস্ত মডেল ভুল তবে কিছু কার্যকর "। একটি মডেল থাকা আপনাকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয় তবে এটি তার উদ্দেশ্য নাও হতে পারে; এটি অনুকরণ বা ব্যাখ্যা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।