Quantification (machine learning)
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು (ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಕೆ, ಅಥವಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಅಂದಾಜು, ಅಥವಾ ವರ್ಗ ಪೂರ್ವ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ದತ್ತಾಂಶ ವಸ್ತುಗಳ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ವರ್ಗಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು (ಹರಡುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ) ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (ಪರಿಮಾಣಕಗಳು) ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಾಜಕೀಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ತಿಳಿದಿರುವ 100,000 ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಟ್ವೀಟ್ಗಳ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, 'ಪಾಸಿಟಿವ್' ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಈ 100,000 ಟ್ವೀಟ್ಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಕ್ವಾಂಟಿಫೈಯರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು (ಅಂದರೆ, ಇದು ಈ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ನಿಲುವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು 'ನ್ಯೂಟ್ರಲ್' ಮತ್ತು 'ನೆಗೆಟಿವ್' ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಅದೇ ರೀತಿ ಮಾಡಲು. ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು (ಪ್ರತ್ಯೇಕ) ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ತರಬೇತಿ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳ ಕಾರ್ಯವಾಗಿಯೂ ನೋಡಬಹುದು, ಅಂದರೆ, ಇದು ಆಸಕ್ತಿಯ ವರ್ಗಗಳಾದ್ಯಂತ ವಸ್ತುಗಳ ಅಜ್ಞಾತ ನಿಜವಾದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಗುರಿಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಸ್ತುಗಳ ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ವಸ್ತುಗಳ ಸೆಟ್ಗಳ ವರ್ಗ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಹಿಂಜರಿತಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹಿಂಜರಿತದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಸ್ತುಗಳು ನೈಜ-ಮೌಲ್ಯದ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ವಸ್ತುಗಳು ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಎಲ್ಲಾ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ('ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆ' ವಿಧಾನ) ಕಾರಣವೆಂದು ಹೇಳಲಾಗುವ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಬ್ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ನಿಖರತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಉಪ-ಆಶಾವಾದವನ್ನು 'ವಾಪ್ನಿಕ್ನ ತತ್ವ' ದ ನೇರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು, ಅದು ಹೀಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆಃ ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಪರಿಮಾಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಮಧ್ಯಂತರ ಸಮಸ್ಯೆಯು ವರ್ಗೀಕರಣವಾಗಿದೆ. 'ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆ' ವಿಧಾನದ ಉಪ-ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾದ (ಗುರಿಗಳು, ವಿಧಾನಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ) ತನ್ನದೇ ಆದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ. ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಬಳಸಿದ ವರ್ಗಗಳ ಗುಂಪಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ನ ಮುಖ್ಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಹೀಗಿವೆಃ ಬೈನರಿ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ಇದರಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ವರ್ಗಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಐಟಂ ನಿಖರವಾಗಿ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ; ಸಿಂಗಲ್-ಲೇಬಲ್ ಮಲ್ಟಿಕ್ಲಾಸ್ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ವರ್ಗಗಳ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಐಟಂ ನಿಖರವಾಗಿ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ; ಆರ್ಡಿನಲ್ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ಸಿಂಗಲ್-ಲೇಬಲ್ ಮಲ್ಟಿಕ್ಲಾಸ್ ಕೇಸ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವರ್ಗಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ಕ್ರಮವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿದಿರುವ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಬೈನರಿ ಕೇಸ್ ಅಥವಾ ಸಿಂಗಲ್-ಲೇಬಲ್ ಮಲ್ಟಿಕ್ಲಾಸ್ ಕೇಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಮಾತ್ರ ಆರ್ಡಿನಲ್ ಕೇಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಬೈನರಿ-ಮಾತ್ರ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮಿಕ್ಸ್ಚರ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಎಂಎಂ) ವಿಧಾನ, ಎಚ್ಡಿಐ ವಿಧಾನ, ಎಸ್ವಿಎಂ (ಕೆಎಲ್ಡಿ) ಮತ್ತು ಎಸ್ವಿಎಂ (ಕ್ಯೂ) ಸೇರಿವೆ. ಬೈನರಿ ಕೇಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಗಲ್-ಲೇಬಲ್ ಮಲ್ಟಿಕ್ಲಾಸ್ ಕೇಸ್ ಎರಡನ್ನೂ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆ (ಪಿಸಿಸಿ), ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆ (ಎಸಿಸಿ), ಸಂಭವನೀಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆ (ಪಿಎಸಿಸಿ), ಮತ್ತು ಸೈರೆನ್ಸ್-ಲ್ಯಾಟಿನ್-ಡೆಕಾಸ್ಟೆಕರ್ ಇಎಂ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನ (ಎಸ್ಎಲ್ಡಿ) ಸೇರಿವೆ. ಆರ್ಡಿನಲ್ ಕೇಸ್ನ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಆರ್ಡಿನಲ್ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ಟ್ರೀ (ಒಕ್ಯೂಟಿ) ಮತ್ತು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಎಸಿಸಿ, ಪಿಎಸಿಸಿ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಲ್ಡಿ ವಿಧಾನಗಳ ಆರ್ಡಿನಲ್ ಆವೃತ್ತಿ ಸೇರಿವೆ. ಪರಿಮಾಣೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳು ಪರಿಮಾಣೀಕರಣ ವಿಧಾನದ ದೋಷವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ನಿಜವಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಊಹಿಸಲಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳು ಎರಡು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿವೆ. ಬೈನರಿ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಗಲ್-ಲೇಬಲ್ ಮಲ್ಟಿಕ್ಲಾಸ್ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ದೋಷ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ದೋಷ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸಂಪೂರ್ಣ ದೋಷ ಕುಲ್ಬ್ಯಾಕ್-ಲೀಬ್ಲರ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಪಿಯರ್ಸನ್ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಆರ್ಡಿನಲ್ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳು ನಾರ್ಮಲೈಸ್ಡ್ ಮ್ಯಾಚ್ ಡಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ (ಅರ್ಥ್ ಮೂವರ್ಸ್ ಡಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ನ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣ) ರೂಟ್ ನಾರ್ಮಲೈಸ್ಡ್ ಆರ್ಡರ್-ಅವೇರ್ ಡಿಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು, ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಒಟ್ಟು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ವರ್ಗೀಕರಣವು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಹೊರಗಿನ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು, ಪದದ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಎಲ್ ಕ್ಯೂ 2021: ಎಲ್ ಕ್ಯೂ 2022 ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಕೆ ಕುರಿತ 1 ನೇ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯಾಗಾರಃ ಲೆಕ್ವಾ 2022 ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಕೆ ಕುರಿತ 2 ನೇ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯಾಗಾರಃ ಕ್ವಾಪೈಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಕೆ ಕುರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸ್ಪರ್ಧೆಃ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಪೈಥಾನ್ ಆಧಾರಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ