Proaftn
প্রোফটএন হল একটি অস্পষ্ট শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতি যা তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমের শ্রেণীর অন্তর্গত। প্রোআফটন শব্দের সংক্ষিপ্ত রূপটি হলঃ (PROcédure d 'Affectation Floue pour La Problématique du Tri Nominal), যার ইংরেজিতে অর্থঃ ফাজি অ্যাসাইনমেন্ট প্রসিডিউর ফর নোমিনাল সার্টিং। এই পদ্ধতিটি ELECTRE III পদ্ধতিতে ব্যবহৃত সূচকগুলিকে (সমন্বয় এবং অসঙ্গতি) সাধারণীকরণ করে অস্পষ্ট উদাসীনতা সম্পর্ক নির্ধারণ করতে সক্ষম করে। অস্পষ্ট উদাসীনতা সম্পর্ক নির্ধারণ করতে, পি. আর. ও. এ. এফ. টি. এন-এ বর্ণিত বিচ্ছিন্নকরণ কৌশলের সাধারণ পরিকল্পনা ব্যবহার করে, যা একটি প্রশিক্ষণ সেট নামে প্রাক-শ্রেণীবদ্ধ ক্ষেত্রে একটি সেট স্থাপন করে। শ্রেণীবিভাগের সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য, প্রোয়াফটন নিম্নলিখিত পর্যায়গুলিতে এগিয়ে যায়ঃ পর্যায় 1। ক্লাসের মডেলিংঃ এই পর্যায়ে, ক্লাসের প্রোটোটাইপগুলি নিম্নলিখিত দুটি ধাপ ব্যবহার করে কল্পনা করা হয়ঃ ধাপ 1। গঠনঃ প্রোটোটাইপ এবং তাদের পরামিতি (সীমা, ওজন, ইত্যাদি) বিশেষজ্ঞের দেওয়া উপলব্ধ জ্ঞান ব্যবহার করে প্রতিষ্ঠিত করা হয়। ধাপ 2। বৈধকরণঃ প্রশিক্ষণ সেট হিসাবে পরিচিত অ্যাসাইনমেন্ট উদাহরণগুলির মাধ্যমে প্রথম ধাপে প্রাপ্ত পরামিতিগুলি যাচাই বা সামঞ্জস্য করার জন্য আমরা নিম্নলিখিত দুটি কৌশলের মধ্যে একটি ব্যবহার করি। প্রত্যক্ষ কৌশলঃ এটি প্রশিক্ষণ সেটের মাধ্যমে এবং বিশেষজ্ঞের হস্তক্ষেপের মাধ্যমে পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে। পরোক্ষ কৌশলঃ এটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতির মতো বিশেষজ্ঞের হস্তক্ষেপ ছাড়াই পরামিতিগুলি ফিট করে। বহুমাত্রিক শ্রেণীবিভাগের সমস্যায়, পরোক্ষ কৌশলটি পছন্দ বিভাজন বিশ্লেষণ হিসাবে পরিচিত। এই কৌশলটির জন্য পূর্ববর্তী কৌশলটির তুলনায় কম জ্ঞানীয় প্রচেষ্টার প্রয়োজন হয়; এটি সর্বোত্তম পরামিতিগুলি নির্ধারণের জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা শ্রেণীবিভাগের ত্রুটিগুলিকে হ্রাস করে। উপরন্তু, বহুবিধ শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতি প্রোআফটন শেখার জন্য বেশ কয়েকটি হিউরিস্টিক্স এবং মেটা-হিউরিস্টিক্স ব্যবহার করা হয়েছিল। দ্বিতীয় পর্যায়। অ্যাসাইনমেন্টঃ প্রোটোটাইপগুলি ধারণ করার পরে, প্রোয়াফটন নির্দিষ্ট শ্রেণিতে নতুন বস্তুগুলি বরাদ্দ করতে এগিয়ে যায়। রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক এম. সি. ডি. এ মেশিন লার্নিং পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যাযুক্ত বাছাইয়ের জন্য নিবেদিত সাইট