Learning augmented algorithm
ಕಲಿಕೆಯ ವರ್ಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಯು ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಾಗಿದೆ. ನಿಯಮಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಸಮಸ್ಯೆಯ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ವರ್ಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯತಾಂಕವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದ್ರಾವಣದ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅದರ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ವಿವರಣೆ ಕಲಿಕೆಯ ವರ್ಧಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಉದಾಹರಣೆ ಮತ್ತು ಸಲಹೆಯಿದೆಃ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರದ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣದ ಬಗ್ಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯ ನಿದರ್ಶನದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಎರಡು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಃ ಸ್ಥಿರತೆ. ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದಾಗ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ವರ್ಧಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿನ ದೋಷವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೃಢತೆ. ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಅದರ ಕೆಟ್ಟ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ದೃಢವಾದ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರ್ಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಬೈನರಿ ಸರ್ಚ್ ಬೈನರಿ ಸರ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಪಟ್ಟಿಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಉದ್ದದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ತಿಳಿದಿರುವ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದು ಹಂತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಾನದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಲಿಕೆಯ ವರ್ಧಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನೋಡಿ. ಇದ್ದರೆ, ಅಂಶವು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಇದ್ದರೆ, ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಕಂಡುಬರುವವರೆಗೆ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. ಈಗ ಬೈನರಿ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಮಾಡಿ. ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಕರಣದಂತೆಯೇ ಮಾಡಿ, ಬದಲಿಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ದೋಷವನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ನಿಜವಾದ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ವರ್ಧಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಶೋಧಿಸುವುದು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಬೈನರಿ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಒಟ್ಟು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ದೋಷವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದಾಗ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬೈನರಿ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಕೆಟ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ದೋಷವು ಗರಿಷ್ಠವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿವೆಃ ಸ್ಕೀ ಬಾಡಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಗರಿಷ್ಠ ತೂಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ತೂಕದ ಪೇಜಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೋಡಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ವರ್ಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳ ಅವಲೋಕನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ