යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු පරිගණක පද්ධතිවලට ඉගෙන ගැනීමට සහ දත්ත මත පදනම්ව තීරණ ගැනීමට හැකි වන පරිදි ගණිතමය සහ සංඛ්‍යාන ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කිරීමයි. යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමවල ක්‍රියාකාරීත්වය ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා රේඛීය සහ රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනය ප්‍රධාන භූමිකාවන් ඉටු කරයි. මෙම මාතෘකා පොකුරේ, අපි යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ සන්දර්භය තුළ රේඛීය සහ රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛන සංකල්ප, ඒවායේ යෙදුම් පරීක්ෂා කිරීම, ගණිතමය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමට ඇති සම්බන්ධතා සහ ගණිතය හා සංඛ්‍යාලේඛන සමඟ ඇති සම්බන්ධය ගවේෂණය කරන්නෙමු.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී රේඛීය ක්‍රමලේඛනය අවබෝධ කර ගැනීම
රේඛීය ක්‍රමලේඛනය යනු රේඛීය සම්බන්ධතා පමණක් අඩංගු වන විට දී ඇති ගණිතමය ආකෘතියක හොඳම ප්‍රතිඵලය ලබා ගැනීමට මාර්ගයක් නිර්ණය කිරීම සඳහා වන ගණිතමය ක්‍රමයකි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ සන්දර්භය තුළ, රේඛීය ක්‍රමලේඛනය සාමාන්‍යයෙන් භාවිතා වන්නේ රේඛීය සමීකරණ හෝ අසමානතා පද්ධතියක් සඳහා හොඳම විසඳුම සෙවීම ඇතුළත් ප්‍රශස්තිකරණ ගැටළු සඳහා ය. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී රේඛීය ක්‍රමලේඛනයේ මූලික යෙදුම්වලින් එකක් වන්නේ සුපරීක්‍ෂිත ඉගෙනුම් ක්ෂේත්‍රය තුළ වන අතර, එය රේඛීය ප්‍රතිගාමී ආකෘති සහ රේඛීය වර්ගීකරණ පරාමිතීන් ප්‍රශස්ත කිරීමට භාවිතා කරයි.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී රේඛීය ක්‍රමලේඛනයේ තවත් වැදගත් යෙදුමක් වන්නේ ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර (SVMs) ක්ෂේත්‍රයයි, එහිදී එය විවිධ කාණ්ඩවල දත්ත වෙන් කරන ප්‍රශස්ත හයිපර්ප්ලේන් සොයා ගැනීමට භාවිතා කරයි. ගැටළුව රේඛීය ක්‍රමලේඛන ප්‍රශස්තිකරණ කාර්යයක් ලෙස සකස් කිරීමෙන්, SVM වලට දත්ත ලක්ෂ්‍ය ඵලදායි ලෙස විවිධ කාණ්ඩවලට වර්ග කළ හැක.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනය ගවේෂණය කිරීම
අනෙක් අතට, රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනය, රේඛීය නොවන සම්බන්ධතා සම්බන්ධ ප්‍රශස්තිකරණ ගැටළු සමඟ කටයුතු කරයි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ සන්දර්භය තුළ, බොහෝ සැබෑ-ලෝක ගැටලු සහජයෙන්ම රේඛීය නොවන අතර, සංකීර්ණ ප්‍රශස්තකරණ කාර්යයන් විසඳීම සඳහා රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනය අත්‍යවශ්‍ය වේ. දත්තවල සංකීර්ණ රටා ග්‍රහණය කර ගත හැකි ප්‍රබල යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති වන ස්නායුක ජාල පුහුණු කිරීමේදී රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛන ශිල්පීය ක්රම බහුලව භාවිතා වේ.
ස්නායුක ජාල බොහෝ විට රේඛීය නොවන සක්‍රීය කිරීමේ කාර්යයන් සහ බහු ස්ථර ඇතුළත් වන අතර, එය රේඛීය නොවන ස්වභාවයේ ප්‍රශස්තිකරණ ගැටළු වලට තුඩු දෙයි. ස්ටෝචස්ටික් ශ්‍රේණිගත සම්භවය සහ එහි ප්‍රභේද වැනි ශ්‍රේණිගත ප්‍රශස්තිකරණ ඇල්ගොරිතම වැනි රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛන ක්රම, මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂය හෝ හරස් එන්ට්‍රොපි අලාභය වැනි රේඛීය නොවන වෛෂයික ශ්‍රිතයක් අවම කිරීම මගින් ස්නායුක ජාල පුහුණු කිරීමට භාවිතා කරයි.
ගණිතමය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සඳහා සම්බන්ධතා
රේඛීය සහ රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනය ගණිතමය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සමඟ සමීපව සම්බන්ධ වී ඇති අතර එය දත්ත වලින් ඉගෙනීම සඳහා ගණිතමය ආකෘති සහ ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි. ගණිතමය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී රේඛීය ක්‍රමලේඛනය රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය සහ රේඛීය වර්ගීකරණ ආකෘති වැනි සුපරීක්‍ෂිත ඉගෙනීමේදී භාවිතා කරන බොහෝ ප්‍රශස්තකරණ ශිල්පීය ක්රම සඳහා පදනම සාදයි.
රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනය, විශේෂයෙන්ම ස්නායුක ජාල වැනි සංකීර්ණ රේඛීය නොවන ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා ප්‍රශස්තිකරණ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීම, ගණිතමය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ කේන්ද්‍රීය අංගයකි. යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමවල හැසිරීම් සහ අභිසාරී ගුණාංග අවබෝධ කර ගැනීමේදී රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනයේ සහ උත්තල ප්‍රශස්තකරණයේ න්‍යායාත්මක පදනම් තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි.
ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන සමඟ සම්බන්ධතාවය
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ රේඛීය සහ රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛන දෙකම ගණිතයට සහ සංඛ්‍යාලේඛනවලට ගැඹුරින් සම්බන්ධ වේ. ප්‍රශස්තිකරණ ගැටළු ප්‍රකාශ කිරීම සහ ඒවා විසඳීම සඳහා ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීම සඳහා ගණිතය විධිමත් රාමුවක් සපයයි. රේඛීය වීජ ගණිතය, කලනය සහ උත්තල විශ්ලේෂණය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී රේඛීය සහ රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛන ගැටළු අවබෝධ කර ගැනීම සහ සකස් කිරීම සඳහා අත්‍යවශ්‍ය ගණිතමය මෙවලම් වේ.
තවද, රේඛීය හා රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනයේදී, විශේෂයෙන් ප්‍රතිගාමීත්වය, වර්ගීකරණය සහ පොකුරු කිරීම වැනි යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් කාර්යයන් සන්දර්භය තුළ වෛෂයික ශ්‍රිත සහ සීමාවන් සැලසුම් කිරීමේදී සංඛ්‍යාලේඛන ඉතා වැදගත් කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. ප්‍රශස්තිකරණ ඇල්ගොරිතමවල හැසිරීම විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘතිවලින් ලබාගත් ප්‍රතිඵලවල සංඛ්‍යානමය වැදගත්කම තක්සේරු කිරීමට සංඛ්‍යාන ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කරයි.
නිගමනය
අවසාන වශයෙන්, රේඛීය සහ රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛනය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ අනිවාර්ය අංගයන් වන අතර, ප්‍රශස්තකරණය, ආකෘති පුහුණුව සහ ඇල්ගොරිතම සැලසුම් කිරීමේදී තීරණාත්මක භූමිකාවන් ඉටු කරයි. ඔවුන්ගේ යෙදුම්, ගණිතමය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමට ඇති සම්බන්ධතා සහ ගණිතය සහ සංඛ්‍යාලේඛන සමඟ ඇති ඔවුන්ගේ සම්බන්ධතාව අවබෝධ කර ගැනීම කාර්යක්ෂම සහ ඵලදායී යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් විසඳුම් සංවර්ධනය කිරීම සහ යෙදවීම සඳහා අත්‍යවශ්‍ය වේ. ගණිතමය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ පුළුල් රාමුවට රේඛීය සහ රේඛීය නොවන ක්‍රමලේඛන ශිල්පීය ක්රම ඇතුළත් කිරීමෙන්, පර්යේෂකයන්ට සහ වෘත්තිකයන්ට දත්ත මත පදනම් වූ ප්‍රවේශයන් හරහා සංකීර්ණ සැබෑ ලෝකයේ ගැටලු විසඳීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු කළ හැකිය.