ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਨੂੰ' ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ 'ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ \\n\\n ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਖੇਤਰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ 'ਤੇ, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ' ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ਰਵਾਇਤੀ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆਃ \\n (1) \\tਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਲਡ਼ੀ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਰਵ ਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। \\n (2) \\tModel ਚੋਣਃਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n (3) \\tਅਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃਮੈਟਾ ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸੈਟਿੰਗ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਪਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।ਨਤੀਜੇ. \\n (4) \\tਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਃ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋਣਾ। \\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ", 'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਨੂੰ "ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ" ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਖੇਤਰ ਇਸ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ \'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈਰਵਾਇਤੀ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਃ (1)ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦੀ।ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਲਈ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। (2) ਮਾਡਲ ਚੋਣਃ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ। (3) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃ ਮੈਟਾ-ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। (4) ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਃਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ। ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਢੰਗ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਓ।', ' [\'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਨੂੰ\' ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ \'ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ \\n\\n ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਖੇਤਰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ \'ਤੇ, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ\' ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ਰਵਾਇਤੀ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆਃ \\n (1) \\tਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਲਡ਼ੀ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਰਵ ਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। \\n (2) \\tModel ਚੋਣਃਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n (3) \\tਅਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃਮੈਟਾ ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸੈਟਿੰਗ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਪਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।ਨਤੀਜੇ. \\n (4) \\tਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਃ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋਣਾ। \\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n \',\' ਸਲਾਈਡਃਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਲਈ ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ. ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ.) \'ਤੇ ਖੋਜਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁੱਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।ਖੋਜ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਦੀ ਸਮਝ। \\n\\n1. ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਜੋ ਕਿ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਲਡ਼ੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਲਈ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਡਾਟਾ। \\n2. ਮਾਡਲ ਚੋਣਃ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਐਚ. ਪੀ. ਓ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n3. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃਮੈਟਾ ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸੈਟਿੰਗ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਪਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n4. ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲਸਰੋਤਃ ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ. ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਨ੍ਹਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ. ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nCitation: \\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੋਜ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।ਪੇਪਰ "ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਧਿਐਨ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ" NAME _ 1 ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ।(2020). \',\' ਮੈਨੂੰ ਸਕੋਪ ਦੱਸੋ \'] ', 'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਨੂੰ "ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ" ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਖੇਤਰ ਇਸ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ \'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈਰਵਾਇਤੀ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਃ (1)ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦੀ।ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਲਈ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। (2) ਮਾਡਲ ਚੋਣਃ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ। (3) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃ ਮੈਟਾ-ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। (4) ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਃਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ। ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਢੰਗ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਓ।', ' [\'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਨੂੰ\' ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ \'ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ \\n\\n ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਖੇਤਰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ \'ਤੇ, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ\' ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ਰਵਾਇਤੀ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆਃ \\n (1) \\tਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਲਡ਼ੀ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਰਵ ਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। \\n (2) \\tModel ਚੋਣਃਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n (3) \\tਅਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃਮੈਟਾ ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸੈਟਿੰਗ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਪਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।ਨਤੀਜੇ. \\n (4) \\tਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਃ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋਣਾ। \\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n \',\' ਸਲਾਈਡਃਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਲਈ ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ. ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ.) \'ਤੇ ਖੋਜਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁੱਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।ਖੋਜ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਦੀ ਸਮਝ। \\n\\n1. ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਜੋ ਕਿ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਲਡ਼ੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਲਈ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਡਾਟਾ। \\n2. ਮਾਡਲ ਚੋਣਃ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਐਚ. ਪੀ. ਓ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n3. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃਮੈਟਾ ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੇ ਗਏ ਪੈਰਾਮੀਟਰਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸੈਟਿੰਗ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਪਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n4. ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲਸਰੋਤਃ ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ. ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਨ੍ਹਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ. ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nCitation: \\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੋਜ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।ਪੇਪਰ "ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਧਿਐਨ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ" NAME _ 1 ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ।(2020). \',\' ਮੈਨੂੰ ਸਕੋਪ ਦੱਸੋ \',\' ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਸਕੋਪ ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ \'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ \'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ। ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰਵਾਇਤੀ ਐੱਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਢੰਗ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਢੰਗ, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਖੋਜ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾਸੇਟ।ਖੋਜਾਂ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ। \',\' ਛੋਟਾ ਬਣਾਓ \'] ', 'ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਥੀਸਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਨੂੰ "ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ" ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਖੇਤਰ ਇਸ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ \'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈਰਵਾਇਤੀ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀਆਂ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਵਿਧੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁਡ਼ੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਃ (1)ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾਃ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦੀ।ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਨਤੀਜੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਲਈ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। (2) ਮਾਡਲ ਚੋਣਃ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਸਿਰਫ਼ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਉੱਤੇ। ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਸਹਾਇਕ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ। (3) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ਃ ਮੈਟਾ-ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀਅਨੁਕੂਲਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। (4) ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਃਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਉੱਚੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਉਪਲੱਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ। ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਰੁੱਖ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਚ. ਪੀ. ਓ. ਢੰਗ ਜਦੋਂ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਓ। \n ']