तंत्रिका नेटवर्क भविष्यवाणियों में क्रमचय का महत्व

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क्रमपरिवर्तन चीज़ों या संख्याओं के समूहों को व्यवस्थित करने के प्रत्येक संभावित तरीके का प्रतिनिधित्व करते हैं। सांख्यिकी जैसे गणित-केंद्रित विषयों में क्रमपरिवर्तन मायने रखता है, लेकिन यह तंत्रिका नेटवर्क द्वारा की गई भविष्यवाणियों को भी प्रभावित करता है। यहाँ एक नज़दीकी नज़र है. 

डेटा वैज्ञानिक अक्सर खुद को ऐसे मामलों में पाते हैं जहां उन्हें उस आबादी के बारे में अधिक जानने की ज़रूरत होती है जो उनकी जानकारी के स्रोत के रूप में कार्य करती है। फिर भी, उन्हें सांख्यिकीय महत्व निर्धारित करना होगा। क्रमपरिवर्तन परीक्षण चलाना है इसे पाने का एक व्यावहारिक तरीका समय-श्रृंखला डेटा के साथ काम करते समय। 

एक क्रमपरिवर्तन परीक्षण जनसंख्या वितरण का अनुमान लगाता है। उस जानकारी को प्राप्त करने के बाद, एक डेटा वैज्ञानिक जनसंख्या के सापेक्ष देखे गए मूल्यों की दुर्लभता निर्धारित कर सकता है। क्रमपरिवर्तन परीक्षण किसी भी मान को प्रतिस्थापित किए बिना सभी संभावित क्रमपरिवर्तन का एक नमूना प्रदान करते हैं। 

छोटे नमूना आकारों के साथ भी उनमें उच्च प्रभावशीलता होती है। इस प्रकार, क्रमपरिवर्तन परीक्षण लोगों को यह निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं कि क्या उनके तंत्रिका नेटवर्क मॉडल ने सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण खोज को उजागर किया है। 

ये परीक्षण लोगों को यह निर्धारित करने में भी मदद कर सकते हैं कि वे किसी मॉडल के परिणामों पर कितना भरोसा कर सकते हैं। मॉडल के उपयोग के आधार पर, गेजिंग सटीकता बेहद महत्वपूर्ण हो सकती है। किसी मॉडल को चिकित्सीय निदान या वित्तपोषण संबंधी निर्णयों पर लागू करने से पहले लोगों को उसके प्रदर्शन पर पूरा भरोसा होना चाहिए। 

कई तंत्रिका नेटवर्क ब्लैक बॉक्स मॉडल पर भरोसा करते हैं। वे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में अविश्वसनीय रूप से सटीक हैं। हालांकि यह आमतौर पर भविष्यवक्ताओं के प्रभाव को देखने के लिए काम करना पड़ता है अंतिम भविष्यवाणियों पर. 

क्रमपरिवर्तन सुविधा महत्व नामक एक विकल्प उस बाधा के आसपास एक रास्ता प्रदान करता है। यह डेटा वैज्ञानिकों को दिखाता है कि कौन से डेटा सेट सुविधाओं में पूर्वानुमानित शक्ति है, भले ही उपयोग किए गए मॉडल की परवाह किए बिना। 

किसी मॉडल में सुविधा के महत्व को निर्धारित करने की तकनीकें लोगों को उनकी सापेक्ष पूर्वानुमान शक्ति के आधार पर भविष्यवक्ताओं को रैंक करने की अनुमति देती हैं। यादृच्छिक क्रमपरिवर्तन यह दिखाकर काम में आते हैं कि क्या सुविधाओं में फेरबदल से भविष्यवाणी की सटीकता में कमी आती है। 

शायद गुणवत्ता में कमी न्यूनतम है. यह इंगित करता है कि मूल भविष्यवक्ता से जुड़ी प्रासंगिक जानकारी का समग्र भविष्यवाणी उत्पन्न करने में कोई बड़ा प्रभाव नहीं पड़ा। 

लोग मॉडल भविष्यवक्ताओं की रैंकिंग तब तक जारी रख सकते हैं जब तक उनके पास प्रदर्शित होने वाले मूल्यों का संग्रह न हो जाए कौन सी विशेषताएँ सबसे अधिक मायने रखती हैं और सबसे कम सटीक भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करने के लिए। डेटा वैज्ञानिक अपने मॉडलों को डीबग करने और समग्र प्रदर्शन में बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए क्रमपरिवर्तन सुविधा महत्व का भी उपयोग कर सकते हैं। 

एक अच्छे डेटा वैज्ञानिक को हमेशा ऐसा करना चाहिए एक मॉडल द्वारा दिए गए विवरणों का अन्वेषण करें उनसे जुड़े निष्कर्षों पर सवाल उठाएं। कई पेशेवरों ने एसटीईएम पाठ्यक्रम के अंतर्गत ग्रेड स्कूल में उस मानसिकता को सीखा। क्रमपरिवर्तन तंत्रिका नेटवर्क भविष्यवाणियों का एक आवश्यक पहलू है क्योंकि यह आकार देता है कि मॉडल क्या जानकारी प्रदान करता है या नहीं प्रदान करता है। क्रमपरिवर्तन से परिचित होने से डेटा वैज्ञानिकों को उन मॉडलों को बनाने और उनमें बदलाव करने में मदद मिलती है जो उनके नियोक्ता या ग्राहक चाहते हैं और अपेक्षा करते हैं। 

ऐसे मामले पर विचार करें जहां किसी कंपनी को ग्राहकों द्वारा वेबसाइटों पर क्लिक करने के तरीके से संबंधित एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल की आवश्यकता होती है। एक निर्णय-निर्माता इस बारे में जानकारी चाह सकता है कि कितने ग्राहक किसी साइट के माध्यम से विशिष्ट मार्ग अपनाते हैं। मॉडल को क्रमपरिवर्तन की गणना करनी चाहिए. 

दूसरी ओर, मशीन लर्निंग मॉडल का अनुरोध करने वाला कोई व्यक्ति साइट पर पृष्ठों के कुछ समूहों पर जाने वाले लोगों के बारे में जानना चाह सकता है। ऐसी अंतर्दृष्टियाँ क्रमपरिवर्तन के बजाय संयोजनों से संबंधित हैं। एक व्यक्ति तंत्रिका नेटवर्क मॉडल से कौन सी जानकारी चाहता है, इसे सटीक रूप से सीमित करने से यह निर्धारित करने में मदद मिलती है कि किस प्रकार का उपयोग करना है और किस हद तक क्रमपरिवर्तन इसमें शामिल है। 

साथ ही, एक तंत्रिका नेटवर्क सर्वोत्तम परिणाम देगा जब प्रशिक्षण डेटा सेट में प्रासंगिक जानकारी शामिल है उन प्रश्नों के लिए जिनका उत्तर लोग देना चाहते हैं। गूगल के मशीन लर्निंग इंजीनियर भी हैं तथाकथित क्रमपरिवर्तन-अपरिवर्तनीय पर काम कर रहे हैं तंत्रिका नेटवर्क एजेंट। जब किसी एजेंट के प्रत्येक संवेदी न्यूरॉन्स को पर्यावरण से इनपुट प्राप्त होता है, तो यह उस क्षण के अर्थ और संदर्भ का पता लगाता है। 

यह एक निश्चित अर्थ मानने के विपरीत है। अनुसंधान इंगित करता है कि क्रमपरिवर्तन-अपरिवर्तनीय तंत्रिका नेटवर्क एजेंट तब भी अच्छा प्रदर्शन करते हैं जब मॉडल में अनावश्यक या शोर वाली जानकारी होती है। 

ये केवल कुछ कारण हैं कि क्रमपरिवर्तन तंत्रिका नेटवर्क को दिए गए एप्लिकेशन के लिए सर्वोत्तम संभव प्रदर्शन दिखाने में सक्षम बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। क्रमपरिवर्तन के प्रभावों को समझने से डेटा वैज्ञानिकों को बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए मॉडल बनाने और उनके साथ काम करने की अनुमति मिलती है।
 
 
अप्रैल मिलर में उपभोक्ता प्रौद्योगिकी के प्रबंध संपादक हैं रीहैक पत्रिका। उनके पास गुणवत्ता सामग्री बनाने का एक ट्रैक रिकॉर्ड है जो उन प्रकाशनों के लिए ट्रैफ़िक लाता है जिनके साथ मैं काम करता हूं।
 

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• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/2022/12/importance-permutation-neural-network-predictions.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-importance-of-permutation-in-neural-network-predictions