Preference learning
ಆದ್ಯತೆಯ ಕಲಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಗಮನಿಸಿದ ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ, ಆದ್ಯತೆಯ ಕಲಿಕೆ ತರಬೇತಿಗಳು ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ವಸ್ತುಗಳ ಕಡೆಗೆ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಂತಹ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆದ್ಯತೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳು ಆದ್ಯತೆಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ. ಕಾರ್ಯಗಳು ಆದ್ಯತೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವು "ಶ್ರೇಯಾಂಕಕ್ಕೆ ಕಲಿಕೆ" ಯಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಗಮನಿಸಿದ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಆದ್ಯತೆ ಕಲಿಕೆಃ ಲೇಬಲ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಎಂಬ ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೆಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದ್ದು, ಉದಾಹರಣೆಯು ಅದರ ಬದಲು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯವು ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ಗಳ ನಡುವೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಕೆಲವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಒಂದು ತರಬೇತಿ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ವರ್ಗ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಅದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಲೇಬಲ್ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ಇದು ಲೇಬಲ್ಗಳ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಈ ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಕೇವಲ ಅನುಗುಣವಾದ ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಲೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಇನ್ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕವು ಇನ್ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ, ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಿದರ್ಶನವು ಲೇಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಈ ಕಾರ್ಯದ ಗುರಿಯು ಹೊಸ ನಿದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಯಾವುದೇ ಲೇಬಲ್ಗಳು ನಿದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕವು ಉದಾಹರಣೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಂಪನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ನಿದರ್ಶನಗಳ ನಡುವೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು. ತಂತ್ರಗಳು ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಎರಡು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿವೆ. ಒಂದು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಎರಡು ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ. ಇನ್ನೊಂದು, ಅಥವಾ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿಗಳಿಗೆ ಬೈನರಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು. ಈ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಕಾರ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಯುಟಿಲಿಟಿ ಫಂಕ್ಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲೇಬಲ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕಕ್ಕಾಗಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅಂತಹ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಹಿಂಜರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ. ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಬಂಧಗಳು ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಅವಳಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಬಂಧ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಜೋಡಿ ಪರ್ಯಾಯಗಳಿಗೆ (ನಿದರ್ಶನಗಳು ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ಗಳು), ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನದಿಂದ ಬೈನರಿ ಪ್ರಿಡಿಕೇಟ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಫರ್ನ್ಕ್ರಾಂಜ್ ಮತ್ತು ಹುಲ್ಲರ್ಮಿಯರ್ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಶ್ರೇಯಾಂಕಕ್ಕಾಗಿ, ಕೋಹೆನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಆರಂಭಿಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಷ್ಟು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಬಂಧವು ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಆ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುವ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಪರಿಹಾರವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಲುಪಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಹಾರಗಳಿರಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಜೋಡಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಶ್ರೇಯಾಂಕದಲ್ಲಿ ಆದ್ಯತೆ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಟೈ-ಯಾನ್ ಲಿಯು ಅವರ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಆದ್ಯತೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಅನ್ವಯವೆಂದರೆ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಆನ್ಲೈನ್ ಅಂಗಡಿಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು. ಅಂತರ್ಜಾಲ ವಿಷಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಯುವುದು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಆದ್ಯತೆ ಕಲಿಕೆ ತಾಣ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ