मशीन लर्निंग के पीछे का गणित

मशीन लर्निंग में प्रतिगमन में स्वतंत्र चर या सुविधाओं और एक आश्रित चर या परिणाम के बीच संबंध को समझना शामिल है। प्रतिगमन का प्राथमिक उद्देश्य चर के बीच स्थापित संबंध के आधार पर निरंतर परिणामों की भविष्यवाणी करना है।

मशीन लर्निंग ने डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने और भविष्यवाणियां करने के तरीके में क्रांति ला दी है। इस क्षेत्र में प्रयुक्त विभिन्न तकनीकों में, प्रतिगमन एक मौलिक दृष्टिकोण है।

प्रतिगमन मॉडल पूर्वानुमानित विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो हमें रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और उल्लेखनीय सटीकता के साथ परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाते हैं। लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा का लाभ उठाकर, ये मॉडल इनपुट सुविधाओं और वांछित परिणाम के बीच अंतर्निहित पैटर्न और जुड़ाव सीखते हैं। यह ज्ञान मॉडलों को नए और अनदेखे डेटा के लिए सूचित भविष्यवाणियां करने का अधिकार देता है, जिससे वित्त, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा और अन्य जैसे विविध क्षेत्रों में संभावनाओं की दुनिया खुल जाती है।

मशीन लर्निंग में रिग्रेशन क्या है?

प्रतिगमन, एक सांख्यिकीय पद्धति, स्वतंत्र चर या विशेषताओं और एक आश्रित चर या परिणाम के बीच संबंध को समझने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। एक बार जब इस संबंध का अनुमान लगाया जाता है, तो परिणामों की भविष्यवाणी संभव हो जाती है। मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, प्रतिगमन अध्ययन का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बनता है और पूर्वानुमान मॉडल का एक आवश्यक घटक बनता है।

प्रतिगमन को एक दृष्टिकोण के रूप में उपयोग करके, निरंतर परिणामों की भविष्यवाणी की जा सकती है, जो डेटा से पूर्वानुमान और परिणाम की भविष्यवाणी के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

मशीन लर्निंग में रिग्रेशन में आम तौर पर डेटा बिंदुओं के माध्यम से सबसे अच्छी फिट की एक रेखा तैयार करना शामिल होता है, जिसका लक्ष्य इष्टतम फिट प्राप्त करने के लिए प्रत्येक बिंदु और लाइन के बीच की दूरी को कम करना होता है। यह तकनीक चरों के बीच संबंधों का सटीक अनुमान लगाने, सटीक भविष्यवाणियां करने और सूचित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करती है।

वर्गीकरण के साथ संयोजन में, प्रतिगमन पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग के प्राथमिक अनुप्रयोगों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि वर्गीकरण में सीखी गई विशेषताओं के आधार पर वस्तुओं का वर्गीकरण शामिल है, प्रतिगमन निरंतर परिणामों की भविष्यवाणी पर केंद्रित है। वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों पूर्वानुमानित मॉडलिंग समस्याएं हैं जो लेबल किए गए इनपुट और आउटपुट प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करती हैं। सटीक लेबलिंग महत्वपूर्ण है क्योंकि यह मॉडल को सुविधाओं और परिणामों के बीच संबंध को समझने की अनुमति देता है।

विभिन्न स्वतंत्र चर और आश्रित चर या परिणाम के बीच संबंध को समझने के लिए प्रतिगमन विश्लेषण का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। प्रतिगमन तकनीकों से प्रशिक्षित मॉडलों को रुझानों और परिणामों की भविष्यवाणी और पूर्वानुमान के लिए नियोजित किया जाता है। ये मॉडल लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा के माध्यम से इनपुट और आउटपुट डेटा के बीच संबंधों का ज्ञान प्राप्त करते हैं, जिससे उन्हें भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने, अनदेखे डेटा से परिणामों की भविष्यवाणी करने या ऐतिहासिक डेटा में अंतराल को पाटने में मदद मिलती है।

यह सुनिश्चित करने के लिए पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में सावधानी बरतनी चाहिए कि लेबल किया गया प्रशिक्षण डेटा समग्र जनसंख्या का प्रतिनिधि है। यदि प्रशिक्षण डेटा में प्रतिनिधित्व की कमी है, तो पूर्वानुमानित मॉडल डेटा के लिए ओवरफिट हो सकता है जो नए और अनदेखे डेटा को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है, जिससे तैनाती पर गलत भविष्यवाणियां हो सकती हैं। प्रतिगमन विश्लेषण की प्रकृति को देखते हुए, सटीक मॉडलिंग सुनिश्चित करने के लिए उपयुक्त सुविधाओं का चयन करना महत्वपूर्ण है।

मशीन लर्निंग में प्रतिगमन के प्रकार

मशीन लर्निंग में विभिन्न प्रकार के रिग्रेशन का उपयोग किया जा सकता है। ये एल्गोरिदम उनके द्वारा विचार किए जाने वाले स्वतंत्र चर की संख्या और उनके द्वारा संसाधित किए जाने वाले डेटा के प्रकार के संदर्भ में भिन्न होते हैं। इसके अलावा, विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग रिग्रेशन मॉडल स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच अलग-अलग संबंध मानते हैं। उदाहरण के लिए, रैखिक प्रतिगमन तकनीकें एक रैखिक संबंध मानती हैं और गैर-रेखीय संबंधों वाले डेटासेट के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती हैं।

मशीन लर्निंग में प्रतिगमन के कुछ सामान्य प्रकार यहां दिए गए हैं:

• सरल रैखिक प्रतिगमन: इस तकनीक में रेखा और डेटा के बीच त्रुटि को कम करने के लिए डेटा बिंदुओं के बीच एक सीधी रेखा बनाना शामिल है। यह मशीन लर्निंग में प्रतिगमन के सबसे सरल रूपों में से एक है, जो आश्रित चर और एकल स्वतंत्र चर के बीच एक रैखिक संबंध मानता है। सर्वोत्तम फिट की सीधी रेखा पर निर्भरता के कारण सरल रेखीय प्रतिगमन को आउटलेर्स का सामना करना पड़ सकता है।
• एकाधिक रेखीय प्रतिगमन: एकाधिक रैखिक प्रतिगमन का उपयोग तब किया जाता है जब कई स्वतंत्र चर शामिल होते हैं। बहुपद प्रतिगमन एक बहुरेखीय प्रतिगमन तकनीक का एक उदाहरण है। जब कई स्वतंत्र चर पर विचार किया जाता है तो यह सरल रैखिक प्रतिगमन की तुलना में बेहतर फिट प्रदान करता है। परिणामी रेखा, यदि दो आयामों पर अंकित की गई है, तो डेटा बिंदुओं को समायोजित करने के लिए घुमावदार होगी।
• रसद प्रतिगमन: लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग तब किया जाता है जब आश्रित चर में दो मानों में से एक हो सकता है, जैसे कि सही या गलत, सफलता या विफलता। यह आश्रित चर के घटित होने की संभावना की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को बाइनरी आउटपुट मानों की आवश्यकता होती है और आश्रित चर और स्वतंत्र चर के बीच संबंध को मैप करने के लिए सिग्मॉइड वक्र का उपयोग करते हैं।

इस प्रकार की प्रतिगमन तकनीकें विभिन्न मशीन सीखने के अनुप्रयोगों में चर के बीच संबंधों का विश्लेषण करने और भविष्यवाणियां करने के लिए मूल्यवान उपकरण प्रदान करती हैं।

मशीन लर्निंग में प्रतिगमन की सहभागिता

मशीन लर्निंग में रिग्रेशन का उपयोग मुख्य रूप से पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए किया जाता है, जो रुझानों की भविष्यवाणी और परिणामों की भविष्यवाणी की अनुमति देता है। स्वतंत्र चर और परिणाम के बीच संबंध को समझने के लिए प्रतिगमन मॉडल को प्रशिक्षित करके, वांछित परिणाम में योगदान देने वाले विभिन्न कारकों की पहचान और विश्लेषण किया जा सकता है। ये मॉडल विभिन्न सेटिंग्स में एप्लिकेशन ढूंढते हैं और कई तरीकों से इनका लाभ उठाया जा सकता है।

मशीन लर्निंग मॉडल में प्रतिगमन का एक प्रमुख उपयोग नए और अनदेखे डेटा के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी करना है। लेबल किए गए डेटा पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करके जो डेटा सुविधाओं और आश्रित चर के बीच संबंध को पकड़ता है, मॉडल भविष्य के परिदृश्यों के लिए सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। उदाहरण के लिए, संगठन विभिन्न कारकों पर विचार करके अगले महीने की बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए रिग्रेशन मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं। चिकित्सा क्षेत्र में, प्रतिगमन मॉडल एक निर्दिष्ट अवधि में सामान्य आबादी में स्वास्थ्य रुझान का पूर्वानुमान लगा सकते हैं।

प्रतिगमन मॉडल को पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो आमतौर पर वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों समस्याओं में नियोजित होते हैं। वर्गीकरण में, मॉडलों को वस्तुओं को उनकी विशेषताओं के आधार पर वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जैसे चेहरे की पहचान या स्पैम ईमेल का पता लगाना। दूसरी ओर, प्रतिगमन, निरंतर परिणामों की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित है, जैसे वेतन परिवर्तन, घर की कीमतें, या खुदरा बिक्री। डेटा सुविधाओं और आउटपुट चर के बीच संबंधों की ताकत को लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा के माध्यम से कैप्चर किया जाता है।

प्रतिगमन विश्लेषण डेटासेट के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करने में मदद करता है, जिससे इन अंतर्दृष्टि के अनुप्रयोग को नए और अनदेखे डेटा पर लागू किया जा सकता है। नतीजतन, प्रतिगमन वित्त-संबंधित अनुप्रयोगों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जहां मॉडल को विभिन्न विशेषताओं और वांछित परिणामों के बीच संबंधों को समझने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इससे पोर्टफोलियो प्रदर्शन, स्टॉक लागत और बाजार के रुझान का पूर्वानुमान लगाना आसान हो जाता है। हालाँकि, मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्या पर विचार करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि वे किसी संगठन की निर्णय लेने की प्रक्रिया को प्रभावित करते हैं, और भविष्यवाणियों के पीछे के तर्क को समझना महत्वपूर्ण हो जाता है।

मशीन लर्निंग मॉडल में प्रतिगमन विभिन्न अनुप्रयोगों में आम उपयोग पाता है, जिनमें शामिल हैं:

निरंतर परिणामों की भविष्यवाणी करना: प्रतिगमन मॉडल का उपयोग घर की कीमतों, स्टॉक की कीमतों या बिक्री जैसे निरंतर परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। ये मॉडल ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करते हैं और इनपुट सुविधाओं और वांछित परिणाम के बीच संबंधों को सीखते हैं, जिससे सटीक भविष्यवाणियां सक्षम होती हैं।

खुदरा बिक्री और विपणन सफलता की भविष्यवाणी करना: प्रतिगमन मॉडल भविष्य की खुदरा बिक्री या विपणन अभियानों की सफलता की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं। पिछले डेटा का विश्लेषण करके और जनसांख्यिकी, विज्ञापन व्यय, या मौसमी रुझान जैसे कारकों पर विचार करके, ये मॉडल संसाधनों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने और विपणन रणनीतियों को अनुकूलित करने में सहायता करते हैं।

ग्राहक/उपयोगकर्ता रुझान की भविष्यवाणी करना: प्रतिगमन मॉडल का उपयोग स्ट्रीमिंग सेवाओं या ई-कॉमर्स वेबसाइटों जैसे प्लेटफार्मों पर ग्राहक या उपयोगकर्ता के रुझान की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। उपयोगकर्ता के व्यवहार, प्राथमिकताओं और विभिन्न विशेषताओं का विश्लेषण करके, ये मॉडल वैयक्तिकृत अनुशंसाओं, लक्षित विज्ञापन, या उपयोगकर्ता प्रतिधारण रणनीतियों के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

डेटासेट में संबंध स्थापित करना: प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग डेटासेट का विश्लेषण करने और चर और आउटपुट के बीच संबंध स्थापित करने के लिए किया जाता है। सहसंबंधों की पहचान करके और विभिन्न कारकों के प्रभाव को समझकर, मशीन लर्निंग में प्रतिगमन अंतर्दृष्टि को उजागर करने और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सूचित करने में मदद करता है।

ब्याज दरों या स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करना: विभिन्न कारकों पर विचार करके ब्याज दरों या स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिगमन मॉडल लागू किया जा सकता है। ये मॉडल भविष्य के रुझानों का अनुमान लगाने और निवेश निर्णय लेने में सहायता करने के लिए ऐतिहासिक बाजार डेटा, आर्थिक संकेतक और अन्य प्रासंगिक चर का विश्लेषण करते हैं।

समय श्रृंखला विज़ुअलाइज़ेशन बनाना: प्रतिगमन मॉडल का उपयोग समय श्रृंखला विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है, जहां समय के साथ डेटा प्लॉट किया जाता है। डेटा बिंदुओं पर एक प्रतिगमन रेखा या वक्र फिट करके, ये मॉडल समय-निर्भर डेटा की व्याख्या और विश्लेषण में सहायता करते हुए, प्रवृत्तियों और पैटर्न का एक दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं।

ये सामान्य अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरण हैं जहां मशीन लर्निंग में प्रतिगमन भविष्यवाणियां करने, रिश्तों को उजागर करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने को सक्षम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

मशीन लर्निंग में प्रतिगमन बनाम वर्गीकरण

पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में प्रतिगमन और वर्गीकरण दो प्राथमिक कार्य हैं, लेकिन वे अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं:

प्रतीपगमन आउटपुट के रूप में निरंतर संख्यात्मक मानों की भविष्यवाणी करने पर ध्यान केंद्रित करता है। लक्ष्य इनपुट चर (जिन्हें स्वतंत्र चर या विशेषताएँ भी कहा जाता है) और एक सतत लक्ष्य चर (आश्रित चर या परिणाम के रूप में भी जाना जाता है) के बीच संबंध स्थापित करना है। प्रतिगमन मॉडल इस संबंध का अनुमान लगाने और नए, अनदेखे डेटा के लिए पूर्वानुमान लगाने के लिए लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखते हैं।

प्रतिगमन कार्यों के उदाहरणों में घर की कीमतों, शेयर बाजार की कीमतों, या तापमान का पूर्वानुमान लगाना शामिल है।

वर्गीकरणदूसरी ओर, श्रेणीगत लेबल या वर्ग सदस्यता की भविष्यवाणी करने से संबंधित है। कार्य में पूर्वनिर्धारित वर्गों या श्रेणियों को उनकी विशेषताओं के आधार पर इनपुट डेटा बिंदु निर्दिष्ट करना शामिल है। वर्गीकरण मॉडल का आउटपुट अलग होता है और वर्ग लेबल या वर्ग संभावनाओं का प्रतिनिधित्व करता है।

वर्गीकरण कार्यों के उदाहरणों में ईमेल स्पैम पहचान (बाइनरी वर्गीकरण) या छवि पहचान (मल्टीक्लास वर्गीकरण) शामिल हैं। वर्गीकरण मॉडल लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखते हैं और अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

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एक कृत्रिम बुद्धि 101 बनाना

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जबकि प्रतिगमन और वर्गीकरण दोनों पर्यवेक्षित शिक्षण कार्य हैं और लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करने के मामले में समानताएं साझा करते हैं, वे उत्पादित आउटपुट की प्रकृति के संदर्भ में भिन्न होते हैं। मशीन लर्निंग में प्रतिगमन निरंतर संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करता है, जबकि वर्गीकरण अलग-अलग वर्गों या श्रेणियों को डेटा बिंदु निर्दिष्ट करता है।

प्रतिगमन और वर्गीकरण के बीच का चुनाव मौजूदा समस्या और लक्ष्य चर की प्रकृति पर निर्भर करता है। यदि वांछित परिणाम एक सतत मूल्य है, तो प्रतिगमन उपयुक्त है। यदि परिणाम में अलग-अलग श्रेणियां या वर्ग लेबल शामिल हैं, तो वर्गीकरण अधिक उपयुक्त है।

कार्य के क्षेत्र जो मशीन लर्निंग में प्रतिगमन का उपयोग करते हैं

मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, सटीक भविष्यवाणियां करने और अपने संचालन को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न उद्योगों में कंपनियों द्वारा मशीन लर्निंग में रिग्रेशन का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। वित्त क्षेत्र में, बैंक और निवेश फर्म स्टॉक की कीमतों का पूर्वानुमान लगाने, बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करने और निवेश पोर्टफोलियो से जुड़े जोखिम का आकलन करने के लिए प्रतिगमन मॉडल पर भरोसा करते हैं। ये मॉडल वित्तीय संस्थानों को सूचित निर्णय लेने और अपनी निवेश रणनीतियों को अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं।

ई-कॉमर्स दिग्गज पसंद वीरांगना और अलीबाबा ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने, सिफारिशों को वैयक्तिकृत करने, मूल्य निर्धारण रणनीतियों को अनुकूलित करने और उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग में प्रतिगमन को बड़े पैमाने पर नियोजित करें। बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके, ये कंपनियां व्यक्तिगत खरीदारी अनुभव प्रदान कर सकती हैं, ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार कर सकती हैं और बिक्री को अधिकतम कर सकती हैं।

में स्वास्थ्य देखभाल उद्योग, प्रतिगमन का उपयोग संगठनों द्वारा रोगी डेटा का विश्लेषण करने, रोग के परिणामों की भविष्यवाणी करने, उपचार प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। प्रतिगमन मॉडल का लाभ उठाकर, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता और दवा कंपनियां रोगी देखभाल में सुधार कर सकती हैं, उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान कर सकती हैं और लक्षित हस्तक्षेप विकसित कर सकती हैं।

खुदरा श्रृंखलाइस तरह के रूप में, Walmart और लक्ष्य, बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रतिगमन का उपयोग करें, इन्वेंट्री प्रबंधन को अनुकूलित करें और उपभोक्ता क्रय व्यवहार को प्रभावित करने वाले कारकों को समझें। ये जानकारियां खुदरा विक्रेताओं को ग्राहकों की मांगों को प्रभावी ढंग से पूरा करने के लिए अपने उत्पाद की पेशकश, मूल्य निर्धारण रणनीतियों और विपणन अभियानों को अनुकूलित करने में सक्षम बनाती हैं।

रसद और परिवहन कंपनियां पसंद यूपीएस और FedEx वितरण मार्गों को अनुकूलित करने, शिपिंग समय की भविष्यवाणी करने और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में सुधार करने के लिए प्रतिगमन का लाभ उठाएं। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके और विभिन्न कारकों पर विचार करके, ये कंपनियां परिचालन दक्षता बढ़ा सकती हैं, लागत कम कर सकती हैं और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार कर सकती हैं।

विपणन और विज्ञापन एजेंसियां ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने, अभियान प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने, विपणन खर्च को अनुकूलित करने और विशिष्ट ग्राहक खंडों को लक्षित करने के लिए प्रतिगमन मॉडल पर भरोसा करें। ये अंतर्दृष्टि उन्हें विपणन रणनीतियों को तैयार करने, अभियान की प्रभावशीलता में सुधार करने और निवेश पर अधिकतम रिटर्न प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।

बीमा कंपनियां जोखिम कारकों का आकलन करने, प्रीमियम मूल्य निर्धारण निर्धारित करने और ऐतिहासिक डेटा और ग्राहक विशेषताओं के आधार पर दावे के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिगमन का उपयोग करें। प्रतिगमन मॉडल का लाभ उठाकर, बीमाकर्ता जोखिम का सटीक आकलन कर सकते हैं, डेटा-संचालित अंडरराइटिंग निर्णय ले सकते हैं और अपनी मूल्य निर्धारण रणनीतियों को अनुकूलित कर सकते हैं।

ऊर्जा और उपयोगिता कंपनियां ऊर्जा की मांग का पूर्वानुमान लगाने, संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने और उपकरण विफलता की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिगमन को नियोजित करें। ये अंतर्दृष्टि उन्हें ऊर्जा उत्पादन, वितरण और रखरखाव प्रक्रियाओं को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने में सक्षम बनाती है, जिसके परिणामस्वरूप परिचालन दक्षता और लागत बचत में सुधार होता है।

दूरसंचार कंपनियां ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने, ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करने, नेटवर्क प्रदर्शन को अनुकूलित करने और सेवाओं की मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रतिगमन का उपयोग करें। ये मॉडल दूरसंचार कंपनियों को ग्राहक प्रतिधारण बढ़ाने, सेवा की गुणवत्ता में सुधार करने और नेटवर्क बुनियादी ढांचे की योजना को अनुकूलित करने में मदद करते हैं।

प्रौद्योगिकी दिग्गज पसंद करते हैं गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, तथा फेसबुक खोज एल्गोरिदम को अनुकूलित करने, अनुशंसा प्रणालियों में सुधार करने और अपने प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग में प्रतिगमन पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं। ये कंपनियां अपने उपयोगकर्ताओं को वैयक्तिकृत और प्रासंगिक सामग्री प्रदान करने के लिए लगातार उपयोगकर्ता डेटा और व्यवहार का विश्लेषण करती हैं।

ऊपर लपेटकर

मशीन लर्निंग में रिग्रेशन निरंतर परिणामों को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए एक शक्तिशाली तकनीक के रूप में कार्य करता है। स्वतंत्र चर और आश्रित चर के बीच संबंध स्थापित करने की क्षमता के साथ, प्रतिगमन मॉडल भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के क्षेत्र में अपरिहार्य उपकरण बन गए हैं।

लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा का लाभ उठाकर, ये मॉडल वित्त, स्वास्थ्य सेवा और बिक्री सहित विभिन्न डोमेन में मूल्यवान अंतर्दृष्टि और सटीक पूर्वानुमान प्रदान कर सकते हैं।

उपलब्ध विभिन्न प्रकार के प्रतिगमन मॉडल, जैसे कि सरल रैखिक प्रतिगमन, एकाधिक रैखिक प्रतिगमन और लॉजिस्टिक प्रतिगमन, विभिन्न संबंधों को पकड़ने और पूर्वानुमान सटीकता को अनुकूलित करने में लचीलापन प्रदान करते हैं।

जैसा कि हम मशीन लर्निंग में प्रतिगमन की क्षमता का दोहन जारी रखते हैं, निर्णय लेने और पूर्वानुमान पर इसका प्रभाव निस्संदेह डेटा-संचालित प्रथाओं के भविष्य को आकार देगा।

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• स्रोत: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/