කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධති ක්ෂේත්‍රය තුළ, කෘත්‍රිම බුද්ධියේ සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ බලය උපයෝගී කර ගැනීමේදී අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. තීරණ ගස්, ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර සහ තවත් බොහෝ දේ වැනි මෙම ඇල්ගොරිතම අවබෝධ කර ගැනීමෙන් MIS වෘත්තිකයන් සඳහා වටිනා අවබෝධයක් සහ හැකියාවන් ලබා දිය හැක.
අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම තේරුම් ගැනීම
සුපරීක්ෂාකාරී ඉගෙනීම යනු ලේබල් කරන ලද දත්ත කට්ටලයක් මත ආකෘතිය පුහුණු කරන යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් වර්ගයකි, එනම් ආදාන දත්ත නිවැරදි ප්‍රතිදානය සමඟ යුගල කර ඇති බවයි. ඇල්ගොරිතම මඟින් ප්‍රතිදානයට ආදානය සිතියම්ගත කිරීමට ඉගෙන ගන්නා අතර දත්ත තුළ ඇති උගත් රටා මත පදනම්ව අනාවැකි පළ කරයි.
අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම වර්ග
විවිධ ආකාරයේ අධීක්ෂණ ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම ඇත, ඒ සෑම එකක්ම නිශ්චිත ආකාරයේ ගැටළු විසඳීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇත. බහුලව භාවිතා වන ඇල්ගොරිතම සමහරක් ඇතුළත් වේ:
- තීරණ ගස් : තීරණ ගස් යනු තීරණ සහ ඒවායේ ඇති විය හැකි ප්‍රතිවිපාක නියෝජනය කිරීමට ගසක් වැනි ප්‍රස්ථාරයක් භාවිතා කරන බලවත් ඇල්ගොරිතම වේ. මෙම ඇල්ගොරිතම එහි අර්ථ නිරූපණය සහ භාවිතයේ පහසුව හේතුවෙන් වර්ගීකරණය සහ ප්‍රතිගාමී ගැටළු වලදී බහුලව භාවිතා වේ.
- ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර (SVM) : SVM යනු වර්ගීකරණය සහ ප්‍රතිගාමී කාර්යයන් සඳහා ජනප්‍රිය ඇල්ගොරිතමයකි. එය ක්‍රියා කරන්නේ ආදාන දත්ත තුළ විවිධ පන්ති වඩාත් හොඳින් වෙන් කරන අධිතලය සොයා ගැනීමෙනි.
- රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය : රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය යනු යැපෙන විචල්‍යයක් සහ ස්වාධීන විචල්‍ය එකක් හෝ කිහිපයක් අතර සම්බන්ධය ආදර්ශනය කිරීම සඳහා භාවිතා කරන සරල ඇල්ගොරිතමයකි. එය සංඛ්‍යාත්මක අගයන් පුරෝකථනය කිරීම සඳහා බහුලව භාවිතා වේ.
- ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගාමීත්වය : රේඛීය ප්‍රතිග්‍රහනය මෙන් නොව, ද්විමය වර්ගීකරණ ගැටළු සඳහා ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගමනය භාවිතා වේ. එය අනාවැකි විචල්‍ය එකක් හෝ කිහිපයක් මත පදනම්ව ද්විමය ප්‍රතිඵලයක සම්භාවිතාව ආදර්ශන කරයි.
- පාරිභෝගික ඛණ්ඩනය : ගනුදෙනුකරුවන්ට ඔවුන්ගේ හැසිරීම් සහ මනාපයන් මත පදනම්ව කොටස් කිරීමට තීරණ ගස් සහ පොකුරු ඇල්ගොරිතම භාවිතා කළ හැකිය, ව්‍යාපාරවලට ඔවුන්ගේ අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග සකස් කිරීමට උපකාරී වේ.
- වංචා හඳුනාගැනීම : මූල්‍ය ගනුදෙනුවල රටා විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් වංචනික ක්‍රියාකාරකම් හඳුනා ගැනීමට SVM සහ ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගමනය භාවිතා කළ හැක.
- ආදායම් පුරෝකථනය : රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය සහ කාල ශ්‍රේණි විශ්ලේෂණය ඓතිහාසික විකුණුම් දත්ත සහ වෙළඳපල ප්‍රවණතා මත පදනම්ව ආදායම් පුරෝකථනය කිරීමට උපකාරී වේ.
- දත්ත ගුණත්වය : මෙම ඇල්ගොරිතමවල ක්‍රියාකාරීත්වය ලේබල් කර ඇති පුහුණු දත්තවල ගුණාත්මකභාවය මත දැඩි ලෙස රඳා පවතී. සාවද්‍ය හෝ පක්ෂග්‍රාහී ලේබල් විශ්වාස කළ නොහැකි අනාවැකි වලට තුඩු දිය හැකිය.
- ආදර්ශ අර්ථකථනය : සමහර ඇල්ගොරිතම, තීරණ ගස් වැනි, විනිවිද පෙනෙන තීරණ ගැනීමේ ක්‍රියාවලීන් සපයන අතර, ස්නායු ජාල වැනි අනෙකුත් ඒවා වඩාත් සංකීර්ණ සහ අඩු අර්ථකථනය කරයි.
- Overfitting සහ Underfitting : ඵලදායි මාදිලි ගොඩ නැගීම සඳහා ඉතා වැදගත් වන්නේ, ආකෘතිය සංඥාව සමඟ ශබ්දය ඉගෙන ගන්නා, සහ යටින් පවතින රටා ග්‍රහණය කර ගැනීමට අසමත් වන අවස්ථානුකූලව, overfitting අතර වෙළඳාම තුලනය කිරීමයි.
කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධතිවල යෙදුම්
මෙම අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධතිවල යෙදුම් රාශියක් ඇත:
අභියෝග සහ සලකා බැලීම්
අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම MIS සඳහා අතිවිශාල විභවයක් ලබා දෙන අතර, දැනුවත් විය යුතු ඇතැම් අභියෝග සහ සලකා බැලීම් තිබේ, එනම්:
නිගමනය
අධීක්ෂණ ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධතිවල කෘතිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ප්‍රගතියට අත්‍යවශ්‍ය වේ. මෙම ඇල්ගොරිතමවල ක්‍රියාකාරීත්වය සහ යෙදුම් අවබෝධ කර ගැනීමෙන්, MIS වෘත්තිකයන්ට දැනුවත් තීරණ ගැනීම, ක්‍රියාවලීන් වැඩිදියුණු කිරීම සහ ඔවුන්ගේ ආයතන සඳහා වටිනා තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් නිර්මාණය කිරීමට ඔවුන්ගේ හැකියාවන් උපයෝගී කර ගත හැකිය.