আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

এমএল এবং কখন এটি ব্যবহার করতে হবে এলোমেলো বন বিশ্লেষণ

মেশিন লার্নিং

In মেশিন শিক্ষা, এলোমেলো বন অ্যালগরিদম এলোমেলো বন শ্রেণীবিভাগ হিসাবেও পরিচিত। এটি খুবই জনপ্রিয় শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম। এই অ্যালগরিদম সম্পর্কে একটি আকর্ষণীয় বিষয় হ'ল এটি উভয় হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং এলোমেলোভাবে বন রেগ্রেশন অ্যালগরিদম। আরএফ অ্যালগরিদম হল একটি অ্যালগরিদম মেশিন শিক্ষা, যা একটি বন। আমরা জানি বন অনেক গাছের সমন্বয়ে গঠিত। এখানে যেসব গাছের কথা বলা হচ্ছে সেগুলো হল সিদ্ধান্ত গাছ। অতএব, আরএফ অ্যালগরিদমে একটি এলোমেলো সংগ্রহ বা একটি বন গাছের এলোমেলো নির্বাচন রয়েছে। এটি সিদ্ধান্ত গাছ অ্যালগরিদমের একটি সংযোজন। সুতরাং মূলত, একটি আরএফ অ্যালগরিদম যা করে তা হ'ল এটি একাধিক সিদ্ধান্ত গাছের একটি এলোমেলো নমুনা তৈরি করে এবং ক্রস বৈধতার মাধ্যমে আরও স্থিতিশীল এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী পেতে তাদের একত্রিত করে। সাধারণভাবে, বনের যত বেশি গাছ থাকে ততই দৃ rob়তর ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় এবং এইভাবে উচ্চতর নির্ভুলতা পাওয়া যায়।

এলোমেলো বন অ্যালগরিদমের প্রকৃতি সম্পূর্ণরূপে বোঝার জন্য, আপনি প্রথমে সিদ্ধান্ত গাছ শ্রেণিবদ্ধের ধারণাটি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ important

সিদ্ধান্ত গাছ

ডিসিশন ট্রি অ্যালগোরিদম হল একটি অ্যালগরিদম যা প্রতিরোধের পাশাপাশি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার সমাধান করতে ব্যবহৃত হতে পারে। সিদ্ধান্ত গাছ তৈরির মূল লক্ষ্য প্রশিক্ষণ মডেল বা প্রশিক্ষণের সেট তৈরি করা। এই প্রশিক্ষণ মডেলটি প্রাপক ভেরিয়েবল বা শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের মান বা শ্রেণি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়। অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমের তুলনায় সিদ্ধান্ত অ্যালগরিদম বোঝার স্তরটি আরও সহজ।

আরএফ শ্রেণিবদ্ধে, প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছ একটি ঘটনার প্রতিক্রিয়া পূর্বাভাস দেয় এবং ভোটের মাধ্যমে সর্বশেষ প্রতিক্রিয়া সিদ্ধান্ত হয়। বিপরীতে, শ্রেণিবিন্যাসে, সিদ্ধান্ত গাছের সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোটদানের দ্বারা প্রাপ্ত প্রতিক্রিয়া হ'ল চূড়ান্ত প্রতিক্রিয়া এবং প্রতিক্রিয়া হিসাবে, চূড়ান্ত প্রতিক্রিয়া হল সমস্ত প্রতিক্রিয়ার গড়।

র্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগোরিদম কেন ব্যবহার করবেন

এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, আমরা এর কিছু সুবিধা এবং গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি সুপারিশ করব যা আপনার মন পরিষ্কার করবে কেন RF অ্যালগরিদম ব্যবহার করবেন মেশিন শিক্ষা.

  • র্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদম উভয় শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন টাস্কের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
  • এটি ক্রস বৈধতার মাধ্যমে উচ্চতর নির্ভুলতা সরবরাহ করে।
  • এলোমেলো বন শ্রেণিবদ্ধকারী নিখোঁজ মানগুলি পরিচালনা করবে এবং বিশাল সংখ্যক ডেটার যথার্থতা বজায় রাখবে।
  • যদি আরও গাছ থাকে তবে এটি মডেলগুলিতে ওভার-ফিটিং গাছগুলিকে অনুমতি দেবে না।
  • এটিতে উচ্চ মাত্রিকতার সাথে একটি বড় ডেটা সেট হ্যান্ডেল করার ক্ষমতা রয়েছে

এটা কিভাবে কাজ করে

এলোমেলো বনাঞ্চলে আমরা একটি মডেলটিতে একাধিক গাছ জন্মায়। নতুন বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে একটি নতুন বস্তুকে শ্রেণিবদ্ধ করতে প্রতিটি গাছ একটি শ্রেণিবিন্যাস দেয় এবং আমরা বলি যে গাছটি সেই শ্রেণির জন্য ভোট দেয়। অরণ্য গুরুত্বপূর্ণ স্কোরের ভিত্তিতে বনের অন্যান্য সমস্ত গাছের সর্বাধিক ভোট প্রাপ্ত শ্রেণিবিন্যাসকে বেছে নেয় এবং বিভিন্ন গাছের আউটপুট থেকে গড় পার্থক্য নেয়। সাধারণভাবে, আরএফ একাধিক গাছ তৈরি করে এবং আরও সঠিক ফলাফল পেতে তাদের একত্রিত করে।

এলোমেলো গাছ তৈরি করার সময় এটি বিভিন্ন নোড বা উপগ্রহে বিভক্ত হয়। তারপরে এটি এলোমেলো সাবসেটগুলি থেকে সেরা ফলাফলের সন্ধান করে। এটি অ্যালগরিদমের আরও ভাল মডেলের ফলাফল। সুতরাং, এলোমেলো বনে, কেবল এলোমেলো উপসেট বিবেচনায় নেওয়া হয়।

এলোমেলো গাছের কাজ সম্পর্কে আপনাকে একটি পরিষ্কার ধারণা দিতে, আসুন একটি উদাহরণ দেখি।

ধরুন আমরা একটি 'হাত' সনাক্ত করার জন্য এলোমেলো বন তৈরি করতে হাজার হাজার এলোমেলো গাছ তৈরি করেছি। প্রতিটি এলোমেলো বন একই ফলাফল বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য বিভিন্ন ফলাফল বা শ্রেণীর পূর্বাভাস দেবে। বনের একটি ছোট উপসেট বৈশিষ্ট্যগুলির এলোমেলো সেট দেখবে, উদাহরণস্বরূপ, হাত বা আঙ্গুল। ধরুন প্রায় একশো এলোমেলো সিদ্ধান্ত গাছ কিছু অনন্য লক্ষ্য যেমন থাম্ব, আঙ্গুল বা মানুষের পূর্বাভাস দেয়। তারপর আঙুলের ভোট গণনা করা হয় একশো এলোমেলো সিদ্ধান্তের মধ্যে এবং থাম্ব এবং মানুষের ভোটের মধ্যেও। যদি আঙুলের ভোট বেশি হয়, তাহলে চূড়ান্ত এলোমেলো বন আঙুলটিকে পূর্বাভাসিত লক্ষ্য হিসাবে ফিরিয়ে দেবে। এই ধরণের ভোটকে বলা হয় সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোট। হাতের বাকি আঙ্গুলের ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য, যদি অ্যালগরিদম বাকি আঙ্গুলগুলোকে হাতের আঙ্গুল বলে পূর্বাভাস দেয়, তাহলে উচ্চ পর্যায়ের সিদ্ধান্তের বৃক্ষ ভোট দিতে পারে যে একটি ছবি একটি 'হাত'। এই কারণেই এলোমেলো বনটি এনসেম্বল নামেও পরিচিত মেশিন শিক্ষা অ্যালগরিদম।

প্রশিক্ষণ তথ্য বা প্রশিক্ষণ পরীক্ষা সেট জন্য মেশিন শিক্ষা, এই অ্যালগরিদম বিভিন্ন উপায়ে সাহায্য করে এবং বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশন চলছে। নীচে আমরা এই অ্যালগরিদমের ব্যবহার নিয়ে আলোচনা করেছি মেশিন শিক্ষা কয়েকটি সেক্টরে।

র্যান্ডম বন বিশ্লেষণ কখন ব্যবহার করবেন

বেশ কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যেখানে একটি আরএফ বিশ্লেষণ প্রয়োগ করা যেতে পারে। আমরা এমন কিছু সেক্টর নিয়ে আলোচনা করব যেখানে এলোমেলো বন প্রয়োগ করা যায়। আমরা আরও কাছ থেকে দেখব যখন র্যান্ডম বন বিশ্লেষণ ভূমিকায় আসে।

ব্যাংকিং সেক্টর: The Olymp Trade প্লার্টফর্মে ৩ টি উপায়ে প্রবেশ করা যায়। প্রথমত রয়েছে ওয়েব ভার্শন যাতে আপনি প্রধান ওয়েবসাইটের মাধ্যমে প্রবেশ করতে পারবেন। দ্বিতয়ত রয়েছে, উইন্ডোজ এবং ম্যাক উভয়ের জন্যেই ডেস্কটপ অ্যাপলিকেশন। এই অ্যাপটিতে রয়েছে অতিরিক্ত কিছু ফিচার যা আপনি ওয়েব ভার্শনে পাবেন না। এরপরে রয়েছে Olymp Trade এর এন্ড্রয়েড এবং অ্যাপল মোবাইল অ্যাপ। ব্যাংকিং সেক্টর বেশিরভাগ ব্যবহারকারী নিয়ে গঠিত। অনেক বিশ্বস্ত গ্রাহক এবং প্রতারক গ্রাহক রয়েছে। গ্রাহক কিনা তা নির্ধারণ করতে ক অনুগত বা জালিয়াতি, এলোমেলো বন বিশ্লেষণ আসে। একটি এলোমেলো বন অ্যালগরিদমের সাহায্যে মেশিন শিক্ষা, আমরা সহজেই নির্ধারণ করতে পারি গ্রাহক প্রতারক বা অনুগত কিনা। একটি সিস্টেম একটি র্যান্ডম অ্যালগরিদমের একটি সেট ব্যবহার করে যা প্যাটার্নের একটি সিরিজ দ্বারা জালিয়াতি লেনদেনগুলি সনাক্ত করে।

ওষুধ: ওষুধের জন্য নির্দিষ্ট রাসায়নিকের জটিল সংমিশ্রণ প্রয়োজন। এইভাবে, ওষুধের মধ্যে দুর্দান্ত সংমিশ্রণ সনাক্ত করতে, এলোমেলো বন ব্যবহার করা যেতে পারে। সাহায্যে মেশিন শিক্ষা অ্যালগরিদম, এটি একটি ওষুধের ওষুধের সংবেদনশীলতা সনাক্ত করা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা সহজ হয়ে উঠেছে। এছাড়াও, এটি রোগীর মেডিকেল রেকর্ড বিশ্লেষণ করে রোগীর রোগ সনাক্ত করতে সাহায্য করে।

পুঁজিবাজার: মেশিন শিক্ষা এছাড়াও স্টক মার্কেট বিশ্লেষণে ভূমিকা পালন করে। আপনি যখন শেয়ার বাজারের আচরণ জানতে চান তখন র‍্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদমের সাহায্যে শেয়ারবাজারের আচরণ বিশ্লেষণ করা যায়। এছাড়াও, এটি প্রত্যাশিত ক্ষতি বা লাভ দেখাতে পারে যা একটি নির্দিষ্ট স্টক কেনার সময় উত্পাদিত হতে পারে।

ই-বাণিজ্য: আপনি যখন এটি কঠিন হবে প্রস্তাব বা পরামর্শ আপনার গ্রাহকের কি ধরনের পণ্য দেখতে হবে। এখানে আপনি একটি র্যান্ডম বন অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন। ব্যবহার করে একটি মেশিন শিক্ষা সিস্টেমে, আপনি এমন পণ্যগুলির পরামর্শ দিতে পারেন যা একজন গ্রাহকের জন্য বেশি সম্ভাবনাময় হবে। একটি নির্দিষ্ট প্যাটার্ন ব্যবহার করে এবং একজন গ্রাহকের পণ্যের আগ্রহ অনুসরণ করে, আপনি আপনার গ্রাহকদের অনুরূপ পণ্যের পরামর্শ দিতে পারেন।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: