"মডেল শিখুন" শব্দটি কোথা থেকে এসেছে?


10

প্রায়শই আমি শুনেছি এখানে ডেটা মাইনাররা এই শব্দটি ব্যবহার করে। একজন পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে যিনি শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যায় কাজ করেছেন আমি "ট্রেনিং ক্লাসিফায়ার" শব্দটির সাথে পরিচিত এবং আমি ধরে নিয়েছি "একটি মডেল শিখুন" অর্থ একই জিনিস means "একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ" শব্দটি আমি আপত্তি করি না। এটি মডেল ফিট করার ধারণাকে চিত্রিত করে বলে মনে হচ্ছে কারণ প্রশিক্ষণের ডেটা মডেল পরামিতিগুলির ভাল বা "উন্নত" অনুমান পেতে ব্যবহৃত হয়। তবে জ্ঞান অর্জনের অর্থ শিখতে হবে। সরল ইংরেজিতে "একটি মডেল শিখুন" এর অর্থ এটি কী তা জানা উচিত। তবে বাস্তবে আমরা কখনই মডেলটিকে "জানি" না। মডেলগুলি আনুমানিক বাস্তবতা কিন্তু কোনও মডেল সঠিক নয়। এটি বক্সের মতো বলেছিল "কোনও মডেল সঠিক নয় তবে কিছুটি কার্যকর।"

আমি ডেটা মাইনারদের প্রতিক্রিয়া শুনতে আগ্রহী হব। শব্দটির উদ্ভব কীভাবে হয়েছিল? আপনি যদি এটি ব্যবহার করেন তবে আপনি এটি পছন্দ করেন কেন?


মজার অংশটি হ'ল "একটি মডেল শিখুন" এর অর্থ সর্বাধিক "এর সমস্ত প্যারামিটারগুলি মুখস্থ করুন" বা তাই, এটি এখানে "শেখার" একটি ভাল শব্দ কিনা তা তর্ক না করলেও এটি ভুল। আমার ভাষায় (pl), সরকারী নামকরণটি "একটি মডেল শেখানো", যদিও "মেশিন লার্নিং" "মেশিন শেখানো" না বলে "মেশিন লার্নিং" বলা হয়।

সাইডবার: বাক্সের উদ্ধৃতিটির জন্য আপনার কাছে কোনও উল্লেখ রয়েছে?
এন্টার

উত্তর:


8

আমি সন্দেহ করি এর উত্সটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক গবেষণা সম্প্রদায়ের মধ্যে রয়েছে, যেখানে নিউরাল নেটওয়ার্কটি সিনেটিক ওজনকে সংশোধন করার মাধ্যমে উপাত্তের একটি মডেল শিখতে পারে যা একইভাবে মানব মস্তিষ্কে ঘটে যা আমরা নিজের থেকে শিখেছি বলে মনে করা যেতে পারে অভিজ্ঞতা। আমার গবেষণা জীবন কৃত্রিম স্নায়ুবহুল নেটওয়ার্কগুলিতে শুরু হয়েছিল তাই আমি মাঝে মাঝে শব্দবন্ধটি ব্যবহার করি।

আপনি যদি মডেলটিকে সমীকরণের পরিবর্তে মডেলটির প্যারামিটারগুলিতে এনকোডড হিসাবে একইভাবে মনে করেন যে কোনও মানসিক মডেল মস্তিষ্কের কোনও সনাক্তকরণযোগ্য শারীরিক উপাদান না হয় তেমনি প্যারামিটারের সেট হিসাবেও এটি আরও অর্থবোধ করে আমাদের কিছু নিউরনের জন্য সেটিংস।

মনে রাখবেন যে কোনও মানসিক মডেলটি প্রয়োজনীয়ভাবে সঠিক হয় কিনা এমন কোনও জড়িত বিষয়টি নেই!


1
আমার স্টাডি লিডার এবং আমি এই আলোচনা করেছি এবং আমি এই আলোচনার সাথে সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন এখানে পোস্ট করেছি stats.stackex بدل . com/questions/43559/… । আমি বুঝতে পেরেছি যে মডেল ফিটিং, প্রশিক্ষণ, অনুমান এবং শেখার অর্থ একটি নির্দিষ্ট ফর্মের একটি মডেলকে সংজ্ঞায়িত করে সেরা পরামিতিগুলি সন্ধান করার জন্য কিছু অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির প্রয়োগ।
এন্ট্রপি

6

শব্দটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বেশ পুরানো। টিউরিং তার ১৯৫০ এর মাইন্ডে কম্পিউটারিং যন্ত্রপাতি ও গোয়েন্দা পত্রিকায় "লার্নিং মেশিনস" বিষয়ে একটি দীর্ঘ অংশ নিবেদিত করেছিলেন এবং তত্ত্বাবধানে পড়াশুনার গুণগতভাবে স্কেচ করেছিলেন। রোজেনব্ল্যাট এর মূল কাগজ: দ্য পারসেপ্ট্রন: 1956 সাল থেকে মস্তিস্কের কাগজে তথ্য সংরক্ষণের ও সংস্থার জন্য সম্ভাব্য মডেল একটি "গণিতের মডেল অব লার্নিং" সম্পর্কে ব্যাপক আলোচনা করেন talks এখানে পার্সেপট্রন ছিল "শিক্ষার মডেল"; মডেল "শেখানো" ছিল না।

পিটস এবং ম্যাককালফ ১৯৪৩ সালের কাগজ - মূল "নিউরাল নেটওয়ার্ক" কাগজটি শেখার সাথে সত্যই উদ্বিগ্ন ছিল না, আরও কীভাবে কেউ একটি লজিক্যাল ক্যালকুলাস তৈরি করতে পারে (হিলবার্ট বা জেন্টজেন সিস্টেমের মতো, তবে আমি মনে করি তারা রাসেল / হোয়াইটহেডের উল্লেখ করে) অনুমান করতে পারে। আমি মনে করি যে এটি "পারসেপ্টরনস" কাগজটি একটি সংখ্যার সূচনা করেছিল, যেহেতু এই inতিহ্যে শেখার প্রতীকী ধারণার বিপরীতে।

উদাহরণস্বরূপ কীভাবে মেশিনের জন্য দাবা খেলতে শেখা সম্ভব? হ্যাঁ. দাবা খেলার জন্য এটির কি মডেল আছে? হ্যাঁ. এটি কি সর্বোত্তম মডেল (অনুমান করে একটি রয়েছে)? প্রায় অবশ্যই না। সরল ইংরেজিতে আমি "দাবা" শিখেছি যদি আমি দাবা ঠিক করতে পারি - বা সম্ভবত বেশ ভাল। এর অর্থ এই নয় যে আমি সর্বোত্তম দাবা খেলোয়াড়। তিনি যখন তাঁর গবেষণাপত্রে দাবা শেখার বিষয়ে আলোচনা করেছিলেন তখন টুরিং সেই "জ্ঞান" বর্ণনা করছিলেন sense

আমি কোন শব্দটি ব্যবহার করি তার সাথে আমি খুব বেমানান। সুতরাং (উদাহরণস্বরূপ) সীমার মধ্যে শেখার জন্য আমি "সনাক্তকরণ" বলব, এসভিএম-শেখার জন্য আমি "ট্রেন" বলব, তবে এমসিএমসি- "শেখার" জন্য আমি "অনুকূলিতকরণ" বলব। এবং যেমন আমি কেবলমাত্র রিগ্রেশনকে "রিগ্রেশন" বলি call


আমার প্রশ্নটি শ্রেণিবিন্যাসে শিক্ষার শব্দটি ব্যবহার করার বিষয়ে নয় বরং "মডেল শেখার" বাক্যটি ছিল। মেশিন লার্নিং খুব পরিচিত তবে "একটি মডেল শেখা" এমন একটি বাক্যাংশ যা আমি এই সাইটে এখানে প্রথমবার শুনেছি।
মাইকেল আর চেরনিক

আমি সেখানে কিছুটা ব্লার্ব যুক্ত করেছি, তবে আপনি ঠিক বলেছেন, এটি দুর্দান্ত উত্তর নয়, আমি "মডেল" নিয়ে খুব বেশি আলোচনা না করেই শিখেছি বলে মন্তব্য করেছি। আমি আজ আমি কিছু মনে করতে পারি কিনা তা দেখতে পাব, তবে কিছুই মনে না থাকলে আমি এই সন্ধ্যায় সরিয়ে ফেলতে পারি।
প্যাট্রিক ক্যালডন

আমি এই উত্তরটি মুছতে চলেছি, তবে স্পষ্টতই কয়েক জন এটি পছন্দ করে! আমি অনুমান করি যে এটি "লার্নিং" শব্দটি এই প্রসঙ্গে এসেছে বলে একটি যুক্তিসঙ্গত সংক্ষিপ্তসার।
প্যাট্রিক ক্যালডন

+1 আমি একটি উত্সাহ দিচ্ছি কারণ প্রশ্নটির দিক থেকে কিছুটা দূরে থাকলেও এটি সম্পর্কিত এবং আকর্ষণীয় এবং 3 টি upvotes পেয়েছিল। এটি রাখুন
মাইকেল আর চেরনিক

2

বায়োপ্লাজেবল মেশিন লার্নিংয়ের গবেষক হিসাবে আমি দৃ strongly়ভাবে একমত যে "" কোনও মডেল সঠিক নয় তবে কিছুগুলি দরকারী "এবং প্রকৃতপক্ষে মডেলগুলি এবং ফর্মালিজমগুলির ক্ষেত্রে লেখকরা যেমন সমস্যার অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে কথা বলেছিলেন ততই শক্তিশালী ব্যর্থতা রয়েছে যখন তারা কী করছে একটি মডেলকে অনুকূলকরণ করছে, অর্থাত্ এর প্যারামিটারের স্থানটি অন্বেষণ করছে এবং স্থানীয় বা আশাবাদী গ্লোবাল সর্বোত্তম finding এই না সাধারণ একটি অনুকূল মধ্যে বাস্তব সমস্যা। যদিও কোনও মডেলের উদ্ভাবক সাধারণত সঠিক পরিভাষা ব্যবহার করে এবং সমস্ত অনুমানকে প্রকাশ করে, বেশিরভাগ ব্যবহারকারী অনুমানগুলি নিয়ে চকচকে করেন, যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে ধারণ করা হয় না এবং "শেখার" এবং "অপ্টিমাইজেশন" এবং "সম্পর্কে কম সুনির্দিষ্ট ভাষাও ব্যবহার করেন" একখান "।

আমি মনে করি একটি মডেলের এই সর্বোত্তম প্যারামিটারাইজেশন হ'ল মেশিন লার্নিংয়ে, বিশেষত তত্ত্বাবধানে থাকা মেশিন লার্নিংয়ের অর্থ লোকেরা কী বোঝাতে পারে, যদিও আমি বলতে পারি না যে আমি "একটি মডেল শিখছি" অনেক শুনেছি - তবে এটি ঘটে এবং যেখানে ব্যক্তি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, কম্পিউটারটি মডেলটির পরামিতিগুলি শিখায়। এমনকি নিরীক্ষণযোগ্য শেখার ক্ষেত্রেও "লার্নিং" প্রায়শই কোনও মডেলের প্যারামিটারাইজেশন হয় এবং আশা করা যায় যে "মডেল শেখা" কোনও মডেলের সর্বোত্তম প্যারামিটারাইজেশন হয় (যদিও প্রায়শই প্যারামিটারের স্থান অনুসন্ধানের বিভিন্ন উপায়ে প্রমাণিত হওয়া সত্ত্বেও বিভিন্ন সমাধান পাওয়া যায়) একই জিনিস অনুকূলিতকরণ)। আমি বরং "মডেল প্রশিক্ষণ" ব্যবহার করব

প্রকৃতপক্ষে, আমার বেশিরভাগ গবেষণাটি আরও ভাল মডেল আবিষ্কার করার ক্ষেত্রে, বা আরও বেশি গণনামূলক এবং জ্ঞানীয় / জৈবিক / পরিবেশগতভাবে প্লেসিবল মডেল আবিষ্কারের ক্ষেত্রে মডেল শেখার বিষয়ে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.