Quantification (machine learning)
মেশিন লার্নিং এবং ডেটা মাইনিং-এ, কোয়ান্টিফিকেশন (বিভিন্নভাবে পরিমাপ করতে শেখা, বা তত্ত্বাবধানে প্রাদুর্ভাব অনুমান, বা শ্রেণী পূর্ব অনুমান বলা হয়) হল মডেল (কোয়ান্টিফায়ার) প্রশিক্ষণের জন্য তত্ত্বাবধানে শিক্ষা ব্যবহার করার কাজ যা আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি অনুমান করে (যা প্রাদুর্ভাব মান হিসাবেও পরিচিত) লেবেলবিহীন ডেটা আইটেমগুলির নমুনায় আগ্রহের শ্রেণীর। উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট রাজনৈতিক প্রার্থী সম্পর্কে মতামত প্রকাশের জন্য পরিচিত 100,000 লেবেলবিহীন টুইটের একটি নমুনায়, 'পজিটিভ' শ্রেণীর (অর্থাৎ, যা এই প্রার্থীর প্রতি ইতিবাচক অবস্থান প্রকাশ করে) অন্তর্ভুক্ত এই 100,000 টুইটের শতাংশ অনুমান করতে এবং 'নিরপেক্ষ' এবং 'নেতিবাচক' শ্রেণীর জন্য একই কাজ করতে একটি পরিমাপকারী ব্যবহার করা যেতে পারে। পরিমাপকে প্রশিক্ষণ ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের কাজ হিসাবেও দেখা যেতে পারে যা একটি (বিচ্ছিন্ন) সম্ভাব্যতা বিতরণ অনুমান করে, অর্থাৎ, যা একটি পূর্বাভাস বিতরণ তৈরি করে যা আগ্রহের শ্রেণী জুড়ে আইটেমগুলির অজানা সত্য বিতরণকে আনুমানিক করে। কোয়ান্টিফিকেশন শ্রেণীবিভাগ থেকে আলাদা, যেহেতু শ্রেণীবিভাগের লক্ষ্য হল পৃথক ডেটা আইটেমগুলির ক্লাস লেবেলগুলির পূর্বাভাস দেওয়া, অন্যদিকে কোয়ান্টিফিকেশনের লক্ষ্য হল ডেটা আইটেমগুলির সেটগুলির ক্লাসের প্রাদুর্ভাব মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়া। কোয়ান্টিফিকেশন রিগ্রেশন থেকে আলাদা, কারণ রিগ্রেশনে প্রশিক্ষণ ডেটা আইটেমগুলিতে বাস্তব-মূল্যবান লেবেল থাকে, অন্যদিকে কোয়ান্টিফিকেশনে প্রশিক্ষণ ডেটা আইটেমগুলিতে শ্রেণী লেবেল থাকে। একাধিক গবেষণায় দেখা গেছে যে, সমস্ত লেবেলবিহীন দৃষ্টান্তকে শ্রেণীবদ্ধ করে পরিমাপ করা এবং তারপর প্রতিটি শ্রেণীর ('শ্রেণীবিভাগ ও গণনা' পদ্ধতি) জন্য দায়ী দৃষ্টান্তগুলি গণনা করা সাধারণত উপ-সর্বোত্তম পরিমাপের নির্ভুলতার দিকে পরিচালিত করে। এই উপ-অনুকূলতাকে 'ভাপনিকের নীতির' প্রত্যক্ষ পরিণতি হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে বলা হয়েছেঃ আমাদের ক্ষেত্রে, সরাসরি সমাধান করা সমস্যাটি হল পরিমাপ, যেখানে আরও সাধারণ মধ্যবর্তী সমস্যাটি হল শ্রেণীবিভাগ। 'শ্রেণীবিভাগ এবং গণনা' পদ্ধতির উপ-অনুকূলতার ফলস্বরূপ, পরিমাপ তার নিজস্ব অধিকারে একটি কাজ হিসাবে বিকশিত হয়েছে, যা শ্রেণীবিভাগ থেকে আলাদা (লক্ষ্য, পদ্ধতি, কৌশল এবং মূল্যায়ন ব্যবস্থায়)। পরিমাপের কাজ ব্যবহৃত শ্রেণীগুলির সেটের বৈশিষ্ট্য অনুসারে পরিমাপের প্রধান রূপগুলি হলঃ বাইনারি পরিমাপ, যে ক্ষেত্রে শুধুমাত্র শ্রেণী রয়েছে এবং প্রতিটি ডেটা আইটেম তাদের মধ্যে ঠিক একটির অন্তর্গত; একক-লেবেল মাল্টিক্লাস পরিমাপ, ক্লাসের ক্ষেত্রে অনুরূপ এবং প্রতিটি ডেটা আইটেম তাদের মধ্যে ঠিক একটির অন্তর্গত; সাধারণ পরিমাপ, একক-লেবেল মাল্টিক্লাস কেসের সাথে সম্পর্কিত যেখানে ক্লাসের সেটে মোট ক্রম সংজ্ঞায়িত করা হয়। সর্বাধিক পরিচিত পরিমাপ পদ্ধতিগুলি বাইনারি কেস বা একক-লেবেল মাল্টিক্লাস কেসকে সম্বোধন করে এবং তাদের মধ্যে মাত্র কয়েকটি অর্ডিনাল কেসকে সম্বোধন করে। বাইনারি-অনলি পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে মিক্সচার মডেল (এমএম) পদ্ধতি, এইচডি পদ্ধতি, এসভিএম (কেএলডি) এবং এসভিএম (কিউ)। যে পদ্ধতিগুলি বাইনারি কেস এবং একক-লেবেল মাল্টিক্লাস কেস উভয়কেই মোকাবেলা করতে পারে তার মধ্যে রয়েছে সম্ভাবনাময় শ্রেণীবিভাগ এবং গণনা (পি. সি. সি), সামঞ্জস্যপূর্ণ শ্রেণীবিভাগ এবং গণনা (এ. সি. সি), সম্ভাবনাময় সামঞ্জস্যপূর্ণ শ্রেণীবিভাগ এবং গণনা (পি. এ. সি. সি), এবং সেরেনস-ল্যাটিন-ডেকেস্টেকার ই. এম-ভিত্তিক পদ্ধতি (এস. এল. ডি)। অর্ডিনাল কেসের পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে অর্ডিনাল কোয়ান্টিফিকেশন ট্রি (ওক্যুটি), এবং উপরে উল্লিখিত এসিসি, পিএসিসি এবং এসএলডি পদ্ধতির অর্ডিনাল সংস্করণ। পরিমাপের জন্য মূল্যায়নের ব্যবস্থা একটি পরিমাপ পদ্ধতির ত্রুটি মূল্যায়নের জন্য বেশ কয়েকটি মূল্যায়ন ব্যবস্থা ব্যবহার করা যেতে পারে। যেহেতু পরিমাপ একটি ভবিষ্যদ্বাণীকৃত সম্ভাব্যতা বিতরণ তৈরি করে যা একটি প্রকৃত সম্ভাব্যতা বিতরণ অনুমান করে, এই মূল্যায়ন ব্যবস্থাগুলি এমন যা দুটি সম্ভাব্যতা বিতরণের তুলনা করে। পরিমাপের জন্য বেশিরভাগ মূল্যায়ন ব্যবস্থা বিচ্যুতির শ্রেণীর অন্তর্গত। বাইনারি কোয়ান্টিফিকেশন এবং একক-লেবেল মাল্টিকালাস কোয়ান্টিফিকেশনের জন্য মূল্যায়নের পরিমাপগুলি হল অ্যাবসলিউট এরর স্কয়ারড এরর রিলেটিভ অ্যাবসলিউট এরর কুলব্যাক-লাইবলার ডাইভারজেন্স পিয়ারসন ডাইভারজেন্স অর্ডিনাল কোয়ান্টিফিকেশনের জন্য মূল্যায়নের পরিমাপগুলি হল নর্মালাইজড ম্যাচ ডিস্টেন্স (আর্থ মুভারের দূরত্বের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে) রুট নর্মালাইজড অর্ডার-অ্যাওয়ার ডিস্টেন্স অ্যাপ্লিকেশন কোয়ান্টিফিকেশন সামাজিক বিজ্ঞান, এপিডেমিওলজি, বাজার গবেষণা এবং পরিবেশগত মডেলিংয়ের মতো ক্ষেত্রগুলিতে বিশেষ আগ্রহের কারণ, কারণ এই ক্ষেত্রগুলি সহজাতভাবে সমষ্টিগত তথ্যের সাথে সম্পর্কিত; তবে, কোয়ান্টিফিকেশন এই ক্ষেত্রগুলির বাইরের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতেও কার্যকর, যেমন শ্রেণীবিভাগ পক্ষপাত পরিমাপ এবং শ্রেণীবিভাগের ন্যায্যতা প্রয়োগ, শব্দ বোধের দ্ব্যর্থতা নিরসন, সম্পদ বরাদ্দ, এবং রিসোর্স এলকিউ 2021: এলকিউ 2022-এর পরিমাণ নির্ধারণের জন্য শেখার উপর প্রথম আন্তর্জাতিক কর্মশালাঃ লেকুয়া 2022-এর পরিমাণ নির্ধারণের জন্য শেখার উপর দ্বিতীয় আন্তর্জাতিক কর্মশালাঃ কোয়াপাই-এর পরিমাণ নির্ধারণের জন্য শেখার উপর একটি মেশিন লার্নিং প্রতিযোগিতাঃ পরিমাপের জন্য একটি ওপেন-সোর্স পাইথন-ভিত্তিক সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি রেফারেন্স মেশিন লার্নিং