वन-हॉट एनकोडिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके द्वारा श्रेणीबद्ध चर को संख्यात्मक प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है जिसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में फीड किया जा सकता है। इस विधि में, किसी विशेष विशेषता में प्रत्येक अद्वितीय श्रेणी को बाइनरी वेक्टर द्वारा दर्शाया जाता है।
वन-हॉट एनकोडिंग की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
वन-हॉट एनकोडिंग की अवधारणा कंप्यूटर विज्ञान और डिजिटल लॉजिक डिज़ाइन के शुरुआती दिनों से चली आ रही है। 1960 और 70 के दशक में परिमित राज्य मशीनों के कार्यान्वयन में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया गया था। मशीन लर्निंग में, वन-हॉट एनकोडिंग 1980 के दशक में न्यूरल नेटवर्क के उदय और श्रेणीबद्ध डेटा को संभालने की आवश्यकता के साथ लोकप्रिय होने लगी।
वन-हॉट एनकोडिंग के बारे में विस्तृत जानकारी। वन-हॉट एनकोडिंग विषय का विस्तार
वन-हॉट एनकोडिंग का उपयोग श्रेणीबद्ध डेटा को संभालने के लिए किया जाता है, जो कई प्रकार के डेटासेट में आम है। पारंपरिक संख्यात्मक एल्गोरिदम को संख्यात्मक इनपुट की आवश्यकता होती है, और वन-हॉट एनकोडिंग श्रेणियों को ऐसे रूप में परिवर्तित करने में सहायता करती है जिसे मशीन लर्निंग मॉडल को प्रदान किया जा सकता है।
प्रक्रिया
- डेटा में विशिष्ट श्रेणियों की पहचान करें।
- प्रत्येक श्रेणी को एक अद्वितीय पूर्णांक निर्दिष्ट करें.
- प्रत्येक अद्वितीय पूर्णांक को बाइनरी वेक्टर में परिवर्तित करें, जहां केवल एक बिट 'हॉट' (अर्थात 1 पर सेट) हो और शेष 'कोल्ड' (अर्थात 0 पर सेट) हों।
उदाहरण
तीन श्रेणियों वाली सुविधा के लिए: "एप्पल," "केला," और "चेरी," वन-हॉट एन्कोडिंग इस तरह दिखाई देगी:
- सेब: [1, 0, 0]
- केला: [0, 1, 0]
- चेरी: [0, 0, 1]
वन-हॉट एनकोडिंग की आंतरिक संरचना। वन-हॉट एनकोडिंग कैसे काम करती है
वन-हॉट एनकोडिंग की संरचना काफी सरल है और इसमें श्रेणियों को बाइनरी वैक्टर के रूप में दर्शाया जाता है।
कार्यप्रवाह:
- विशिष्ट श्रेणियों की पहचान करें: डेटासेट के भीतर अद्वितीय श्रेणियाँ निर्धारित करें.
- बाइनरी वैक्टर बनाएंप्रत्येक श्रेणी के लिए, एक बाइनरी वेक्टर बनाएं जहां श्रेणी से संबंधित स्थिति 1 पर सेट की गई हो, और अन्य सभी स्थितियाँ 0 पर सेट की गई हों।
वन-हॉट एनकोडिंग की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- सादगी: समझने और लागू करने में आसान।
- डेटा परिवर्तन: श्रेणीबद्ध डेटा को ऐसे प्रारूप में परिवर्तित करता है जिसे एल्गोरिदम संसाधित कर सकता है।
- उच्च आयाम: कई विशिष्ट श्रेणियों वाली सुविधाओं के लिए बड़े, विरल मैट्रिसेस का निर्माण हो सकता है।
वन-हॉट एनकोडिंग के प्रकार। लिखने के लिए तालिकाओं और सूचियों का उपयोग करें
वन-हॉट एनकोडिंग के प्राथमिक प्रकारों में शामिल हैं:
- मानक वन-हॉट एनकोडिंग: जैसा ऊपर वर्णित है।
- डमी एनकोडिंग: वन-हॉट के समान लेकिन मल्टीकोलिनियरिटी से बचने के लिए एक श्रेणी को छोड़ देता है।
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| मानक वन-हॉट एनकोडिंग | प्रत्येक श्रेणी को एक अद्वितीय बाइनरी वेक्टर के साथ दर्शाता है। |
| डमी एनकोडिंग | वन-हॉट के समान, लेकिन समस्याओं से बचने के लिए एक श्रेणी को छोड़ दिया जाता है। |
वन-हॉट एनकोडिंग का उपयोग करने के तरीके, समस्याएँ और उपयोग से संबंधित उनके समाधान
उपयोग:
- मशीन लर्निंग मॉडलश्रेणीबद्ध डेटा पर प्रशिक्षण एल्गोरिदम।
- डेटा विश्लेषण: आंकड़ों को सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयुक्त बनाना।
समस्या:
- परिमाणिकता: डेटा की आयामीता बढ़ाता है.
- विरलता: विरल मैट्रिसेस का निर्माण करता है जो मेमोरी-इंटेंसिव हो सकता है।
समाधान:
- आयामीता में कमीआयाम कम करने के लिए पीसीए जैसी तकनीकों का उपयोग करें।
- विरल प्रतिनिधित्वविरल डेटा संरचनाओं का उपयोग करें.
तालिकाओं और सूचियों के रूप में समान शब्दों के साथ मुख्य विशेषताएं और अन्य तुलनाएँ
| विशेषता | वन-हॉट एन्कोडिंग | लेबल एन्कोडिंग | ऑर्डिनल एनकोडिंग |
|---|---|---|---|
| संख्यात्मक रूपांतरण | हाँ | हाँ | हाँ |
| क्रमसूचक संबंध | नहीं | हाँ | हाँ |
| विरलता | हाँ | नहीं | नहीं |
वन-हॉट एनकोडिंग से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
वन-हॉट एनकोडिंग के नए एल्गोरिदम और प्रौद्योगिकियों के विकास के साथ विकसित होने की संभावना है जो उच्च आयामीता को अधिक कुशलता से संभाल सकते हैं। विरल डेटा प्रतिनिधित्व में नवाचार इस एनकोडिंग विधि को और अधिक अनुकूलित कर सकते हैं।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या वन-हॉट एनकोडिंग के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
हालाँकि वन-हॉट एनकोडिंग मुख्य रूप से मशीन लर्निंग में डेटा प्रीप्रोसेसिंग से जुड़ी है, लेकिन प्रॉक्सी सर्वर के क्षेत्र में इसके अप्रत्यक्ष अनुप्रयोग हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ता एजेंटों या अनुरोध प्रकारों को वर्गीकृत करना और उन्हें एनालिटिक्स और सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए एनकोड करना।
