मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट के बारे में संक्षिप्त जानकारी
मशीन लर्निंग में, प्रशिक्षण और परीक्षण सेट मॉडल बनाने, मान्य करने और मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले महत्वपूर्ण घटक हैं। प्रशिक्षण सेट का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल को सिखाने के लिए किया जाता है, जबकि परीक्षण सेट का उपयोग मॉडल के प्रदर्शन को मापने के लिए किया जाता है। साथ में, ये दोनों डेटासेट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की दक्षता और प्रभावशीलता सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में अलग करने की अवधारणा की जड़ें सांख्यिकीय मॉडलिंग और सत्यापन तकनीकों में हैं। इसे 1970 के दशक की शुरुआत में मशीन लर्निंग में पेश किया गया था क्योंकि शोधकर्ताओं ने अदृश्य डेटा पर मॉडल का मूल्यांकन करने के महत्व को महसूस किया था। यह अभ्यास यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि एक मॉडल अच्छी तरह से सामान्यीकृत हो और केवल प्रशिक्षण डेटा को याद न रखे, एक घटना जिसे ओवरफिटिंग के रूप में जाना जाता है।
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट के बारे में विस्तृत जानकारी। मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट विषय का विस्तार
प्रशिक्षण और परीक्षण सेट मशीन लर्निंग पाइपलाइन के अभिन्न अंग हैं:
- प्रशिक्षण सेट: मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसमें इनपुट डेटा और संबंधित अपेक्षित आउटपुट दोनों शामिल होते हैं।
- टेस्ट सेट: अदृश्य डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसमें अपेक्षित आउटपुट के साथ इनपुट डेटा भी शामिल होता है, लेकिन इस डेटा का उपयोग प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान नहीं किया जाता है।
सत्यापन सेट
कुछ कार्यान्वयनों में सत्यापन सेट भी शामिल होता है, जिसे मॉडल पैरामीटरों को ठीक करने के लिए प्रशिक्षण सेट से विभाजित किया जाता है।
ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग
डेटा का उचित विभाजन ओवरफिटिंग (जहां मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन अदृश्य डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है) और अंडरफिटिंग (जहां मॉडल प्रशिक्षण और अदृश्य डेटा दोनों पर खराब प्रदर्शन करता है) से बचने में मदद करता है।
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट की आंतरिक संरचना। मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट कैसे काम करता है
प्रशिक्षण और परीक्षण सेट आमतौर पर एक ही डेटासेट से विभाजित होते हैं:
- प्रशिक्षण सेट: इसमें आमतौर पर 60-80% डेटा होता है।
- परीक्षण सेट: इसमें शेष 20-40% डेटा शामिल है।
मॉडल को प्रशिक्षण सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और परीक्षण सेट पर मूल्यांकन किया जाता है, जिससे निष्पक्ष मूल्यांकन सुनिश्चित होता है।
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं:
- पूर्वाग्रह-प्रसरण व्यापार-बंदओवरफिटिंग या अंडरफिटिंग से बचने के लिए जटिलता को संतुलित करना।
- पार सत्यापनडेटा के विभिन्न उपसमूहों का उपयोग करके मॉडल का मूल्यांकन करने की एक तकनीक।
- सामान्यकरणयह सुनिश्चित करना कि मॉडल अदृश्य डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करे।
मशीन लर्निंग में किस प्रकार के प्रशिक्षण और परीक्षण सेट मौजूद हैं, यह लिखें। लिखने के लिए तालिकाओं और सूचियों का उपयोग करें
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| यादृच्छिक विभाजन | डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेटों में यादृच्छिक रूप से विभाजित करना |
| स्तरीकृत विभाजन | दोनों सेटों में वर्गों का आनुपातिक प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करना |
| समय श्रृंखला विभाजन | समय-निर्भर डेटा के लिए कालानुक्रमिक रूप से डेटा को विभाजित करना |
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट का उपयोग करने में विभिन्न चुनौतियाँ शामिल हैं:
- डेटा रिसावयह सुनिश्चित करना कि परीक्षण सेट से कोई भी जानकारी प्रशिक्षण प्रक्रिया में लीक न हो।
- असंतुलित डेटा: असंगत वर्ग प्रतिनिधित्व वाले डेटासेट को संभालना।
- उच्च आयाम: बड़ी संख्या में विशेषताओं वाले डेटा से निपटना।
समाधान में सावधानीपूर्वक पूर्वप्रसंस्करण, उचित विभाजन रणनीतियों का उपयोग, तथा असंतुलित डेटा के लिए पुनः नमूनाकरण जैसी तकनीकों का उपयोग शामिल है।
तालिकाओं और सूचियों के रूप में समान शब्दों के साथ मुख्य विशेषताएँ और अन्य तुलनाएँ
| अवधि | विवरण |
|---|---|
| प्रशिक्षण सेट | मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है |
| टेस्ट सेट | मॉडल के मूल्यांकन के लिए उपयोग किया जाता है |
| सत्यापन सेट | मॉडल पैरामीटर ट्यूनिंग के लिए उपयोग किया जाता है |
इस क्षेत्र में भविष्य की प्रगति में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं:
- स्वचालित डेटा विभाजनइष्टतम डेटा विभाजन के लिए एआई का उपयोग करना।
- अनुकूली परीक्षणमॉडल के साथ विकसित होने वाले परीक्षण सेट बनाना।
- डाटा प्राइवेसीयह सुनिश्चित करना कि विभाजन प्रक्रिया गोपनीयता प्रतिबंधों का सम्मान करती है।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण और परीक्षण सेट के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
OneProxy जैसे प्रॉक्सी सर्वर विविध और भौगोलिक रूप से वितरित डेटा तक पहुँच की सुविधा प्रदान कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रशिक्षण और परीक्षण सेट विभिन्न वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह ऐसे मॉडल बनाने में सहायता कर सकता है जो अधिक मज़बूत और अच्छी तरह से सामान्यीकृत हों।
