Winnow (algorithm)
ವಿನ್ನೋ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಂಬುದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ರೇಖೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಬಹಳ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪೆರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದು ಸಂಯೋಜಕ ತೂಕ-ನವೀಕರಣ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿನ್ನೋ ಒಂದು ಗುಣಾಕಾರ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಅನೇಕ ಆಯಾಮಗಳು ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದ್ದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ (ಆದ್ದರಿಂದ ಅದರ ಹೆಸರು ವಿನ್ನೋ). ಇದು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸರಳ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ವಿನ್ನೋವ್ಗೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಿಂದ ಇದು ನಿರ್ಧಾರದ ಹೈಪರ್ ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಹೊಸ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಹಂತವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸದ ಆನ್ಲೈನ್ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಭೂತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ವಿನ್ನೋವ್ 1, ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಸ್ಥಳವು, ಅಂದರೆ, ಪ್ರತಿ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಬೂಲಿಯನ್-ಮೌಲ್ಯದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪು ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ತೂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೆ 1, ಒಂದು ತೂಕಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಇದು ರೇಖೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆಃ ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, 1 ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ 0 ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ. ತೂಕಗಳ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ, ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ನಿದರ್ಶನ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿತ ಹೈಪರ್ ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. (ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ) ಒಳ್ಳೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಲಿಯುವವರು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನವೀಕರಣ ನಿಯಮವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಾರೆಃ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದರೆ, ಏನನ್ನೂ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಊಹಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶವು 0 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೆ, ಅನುಗುಣವಾದ ತೂಕವನ್ನು 0 (ಡಿಮೋಷನ್ ಹಂತ) ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಊಹಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶವು 1 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೆ, ಅನುಗುಣವಾದ ತೂಕವನ್ನು (ಪ್ರಚಾರ ಹಂತ) ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವು 2 ಆಗಿದೆ. ಈ ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ. ಡಿಮೋಷನ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ ತೂಕವನ್ನು 0 ಗೆ ಹೊಂದಿಸುವ ಬದಲು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ವಿನ್ನೋ 2 ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಸಮತೋಲಿತ ವಿನ್ನೋ ಎರಡು ಸೆಟ್ ತೂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ಎರಡು ಹೈಪರ್ ಪ್ಲೇನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದನ್ನು ನಂತರ ಬಹು-ಲೇಬಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ತಪ್ಪಿನ ಮಿತಿಗಳು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವಿನ್ನೋ ಕಲಿಯುವಾಗ ಮಾಡುವ ತಪ್ಪುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಅದನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾದ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಬಹುದು. ವಿನ್ನೋವ್1 ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೂಲಕ ನೀಡಲಾದ-ಲೈಟರಲ್ ಮೊನೊಟೋನ್ ಡಿಸ್ಜಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿರುವ ಗುರಿ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ, ನಂತರ ಯಾವುದೇ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಒಟ್ಟು ತಪ್ಪುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಿಂದ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು