Ranking SVM
মেশিন লার্নিং-এ, একটি র্যাঙ্কিং এসভিএম হল সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন অ্যালগরিদমের একটি রূপ, যা নির্দিষ্ট র্যাঙ্কিং সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহৃত হয় (র্যাঙ্কিং শেখার মাধ্যমে)। 2002 সালে থর্স্টেন জোয়াকিমস র্যাঙ্কিং এসভিএম অ্যালগরিদম প্রকাশ করেন। অ্যালগরিদমটির মূল উদ্দেশ্য ছিল একটি ইন্টারনেট সার্চ ইঞ্জিনের কার্যকারিতা উন্নত করা। তবে, দেখা গেছে যে র্যাঙ্কিং এসভিএম অন্যান্য সমস্যা যেমন র্যাঙ্ক এসআইএফটি সমাধানের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে। বিবরণ র্যাঙ্কিং এসভিএম অ্যালগরিদম হল একটি লার্নিং রিট্রিভাল ফাংশন যা একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য কতটা 'প্রাসঙ্গিক' তার উপর ভিত্তি করে ফলাফলগুলি অভিযোজিতভাবে সাজানোর জন্য জোড়া ভিত্তিক র্যাঙ্কিং পদ্ধতি ব্যবহার করে। র্যাঙ্কিং এসভিএম ফাংশন একটি অনুসন্ধান অনুসন্ধান এবং প্রতিটি সম্ভাব্য ফলাফলের বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে মিল বর্ণনা করতে একটি ম্যাপিং ফাংশন ব্যবহার করে। এই ম্যাপিং ফাংশনটি প্রতিটি ডেটা পেয়ারকে (যেমন একটি অনুসন্ধান অনুসন্ধান এবং ক্লিক করা ওয়েব-পেজ, উদাহরণস্বরূপ) একটি ফিচার স্পেসে প্রজেক্ট করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি সংশ্লিষ্ট ক্লিক-থ্রু ডেটার সাথে মিলিত হয় (যা একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য একটি পৃষ্ঠা কতটা প্রাসঙ্গিক তার জন্য প্রক্সি হিসাবে কাজ করতে পারে) এবং তারপরে র্যাঙ্কিং এসভিএম অ্যালগরিদমের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। সাধারণত, এস. ভি. এম-এর র্যাঙ্কিংয়ে প্রশিক্ষণের সময়কালে তিনটি ধাপ অন্তর্ভুক্ত থাকেঃ এটি একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের জায়গায় প্রশ্ন এবং ক্লিক করা পৃষ্ঠাগুলির মধ্যে সাদৃশ্যকে ম্যাপ করে। এটি প্রথম ধাপে প্রাপ্ত যে কোনও দুটি ভেক্টরের মধ্যে দূরত্ব গণনা করে। এটি একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা তৈরি করে যা একটি স্ট্যান্ডার্ড এসভিএম শ্রেণিবিন্যাসের অনুরূপ এবং নিয়মিত এসভিএম সমাধানকারীর সাথে এই সমস্যাটি সমাধান করে। ব্যাকগ্রাউন্ড র্যাঙ্কিং পদ্ধতি ধরুন উপাদান সম্বলিত একটি ডেটা সেট। এটি একটি র্যাঙ্কিং পদ্ধতি যার জন্য প্রয়োগ করা হয়। তারপর ইন একটি বাইনারি ম্যাট্রিক্স হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে। পদমর্যাদা যদি পদমর্যাদার চেয়ে বেশি হয়, অর্থাৎ। এই ম্যাট্রিক্সের সংশ্লিষ্ট অবস্থানটি "1"-এর মান নির্ধারণ করা হয়েছে। অন্যথায় সেই অবস্থানের উপাদানটি "0" মান হিসাবে সেট করা হবে। কেন্ডালের টাউএ। মেজাজ, এফ. গ্রেবিল এবং ডি. বোস। পরিসংখ্যান তত্ত্বের ভূমিকা। ম্যাকগ্রা-হিল, 3য় সংস্করণ, 1974 কেন্ডালের টাউ কেন্ডাল টাউ র্যাঙ্ক পারস্পরিক সম্পর্ক সহগকেও বোঝায়, যা সাধারণত একই ডেটা সেটের জন্য দুটি র্যাঙ্কিং পদ্ধতির তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়। ধরুন এবং ডেটা সেটে প্রয়োগ করা দুটি র্যাঙ্কিং পদ্ধতি, এবং এর মধ্যে কেন্ডালের টাউকে নিম্নরূপ উপস্থাপন করা যেতে পারেঃ যেখানে সামঞ্জস্যপূর্ণ জোড়ার সংখ্যা এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ জোড়ার সংখ্যা (বিপরীত)। একটি জোড়া এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ যদি উভয়ই এবং তারা কীভাবে অর্ডার করে এবং তাতে একমত হয়। তাঁরা যদি দ্বিমত পোষণ করেন, তা হলে তা অসামঞ্জস্যপূর্ণ। তথ্য পুনরুদ্ধারের গুণগত মান। ইয়াও। "নথির ব্যবহারকারীর পছন্দের উপর ভিত্তি করে পুনরুদ্ধারের কার্যকারিতা পরিমাপ করা"। জার্নাল অফ দ্য আমেরিকান সোসাইটি ফর ইনফরমেশন সায়েন্স, 46 (2): 133-145,1995। তথ্য পুনরুদ্ধারের গুণমান সাধারণত নিম্নলিখিত তিনটি পরিমাপের দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়ঃ যথার্থ স্মরণ গড় নির্ভুলতা একটি ডাটাবেসের একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য, ডেটাবেসে প্রাসঙ্গিক তথ্য উপাদানগুলির সেট হতে দিন এবং পুনরুদ্ধার করা তথ্য উপাদানগুলির সেট হতে দিন। তারপর উপরের তিনটি পরিমাপ নিম্নরূপ উপস্থাপন করা যেতে পারেঃ এর কোথায়। একটি ডাটাবেসের যথাক্রমে প্রত্যাশিত এবং প্রস্তাবিত র্যাঙ্কিং পদ্ধতি হিসাবে ধরা যাক, পদ্ধতির গড় নির্ভুলতার নিম্ন সীমাটি নিম্নরূপ উপস্থাপন করা যেতে পারেঃ যেখানে ম্যাট্রিক্সের উপরের ত্রিভুজাকার অংশে বিভিন্ন উপাদানের সংখ্যা এবং ডেটা সেটের প্রাসঙ্গিক উপাদানগুলির সংখ্যা। এসভিএম শ্রেণীবিভাগ ধরুন একটি প্রশিক্ষণ ডেটা সেটের উপাদান, যেখানে বৈশিষ্ট্য ভেক্টর এবং লেবেল (যা বিভাগকে শ্রেণীবদ্ধ করে)। এই ধরনের ডেটা সেটের জন্য একটি সাধারণ এসভিএম শ্রেণীবিভাগকে নিম্নলিখিত অপ্টিমাইজেশন সমস্যার সমাধান হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। উপরের অপ্টিমাইজেশান সমস্যার সমাধানকে বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলির রৈখিক সংমিশ্রণ হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে। র্যাঙ্কিং এসভিএম অ্যালগরিদম লস ফাংশন প্রত্যাশিত র্যাঙ্কিং পদ্ধতি এবং প্রস্তাবিত পদ্ধতির মধ্যে কেন্ডালের টাউ হতে দিন, এটি প্রমাণ করা যেতে পারে যে সর্বাধিককরণ এর গড় নির্ভুলতার নিম্ন সীমা হ্রাস করতে সহায়তা করে। প্রত্যাশিত ক্ষতির রানাকশন নির্দিষ্ট প্রশ্নের পরিসংখ্যানগত বন্টন কোথায় তার গড় নির্ভুলতার নিম্ন সীমা হ্রাস করার জন্য নেতিবাচকটিকে ক্ষতির ফাংশন হিসাবে নির্বাচন করা যেতে পারে। যেহেতু প্রত্যাশিত ক্ষতি ফাংশন প্রযোজ্য নয়, তাই অনুশীলনে প্রশিক্ষণের তথ্যের জন্য নিম্নলিখিত অভিজ্ঞতাগত ক্ষতি ফাংশনটি নির্বাচন করা হয়। প্রশিক্ষণের তথ্য সংগ্রহ করা অর্থাৎ প্রশ্নগুলি একটি ডাটাবেসে প্রয়োগ করা হয় এবং প্রতিটি প্রশ্ন একটি র্যাঙ্কিং পদ্ধতির সাথে মিলে যায়। প্রশিক্ষণ ডেটা সেটে উপাদান রয়েছে। প্রতিটি উপাদানে একটি প্রশ্ন এবং সংশ্লিষ্ট র্যাঙ্কিং পদ্ধতি রয়েছে। ফিচার স্পেস একটি ম্যাপিং ফাংশন প্রয়োজন প্রতিটি প্রশ্ন এবং ডাটাবেসের উপাদানকে একটি ফিচার স্পেসে ম্যাপ করার জন্য। তারপর বৈশিষ্ট্য স্থানের প্রতিটি পয়েন্টকে র্যাঙ্কিং পদ্ধতি দ্বারা নির্দিষ্ট র্যাঙ্ক দিয়ে লেবেল করা হয়। অনুকূলকরণ সমস্যা প্রশিক্ষণের তথ্য দ্বারা উত্পন্ন পয়েন্টগুলি বৈশিষ্ট্যের জায়গায় থাকে, যা র্যাঙ্কের তথ্যও বহন করে (লেবেলগুলি)। এই লেবেলযুক্ত বিন্দুগুলি সীমানা (শ্রেণীবিভাগ) খুঁজে বের করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা তাদের ক্রম নির্দিষ্ট করে। রৈখিক ক্ষেত্রে, এই ধরনের সীমানা (শ্রেণীবিভাগ) একটি ভেক্টর। মনে করুন এবং ডাটাবেসের দুটি উপাদান এবং নির্দিষ্ট র্যাঙ্কিং পদ্ধতির তুলনায় এর র্যাঙ্ক বেশি কিনা তা নির্দেশ করে। বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্রে ভেক্টরকে রৈখিক শ্রেণীবিভাগের প্রার্থী হিসাবে ধরা যাক। তারপরে র্যাঙ্কিং সমস্যাটি নিম্নলিখিত এসভিএম শ্রেণীবিভাগের সমস্যায় অনুবাদ করা যেতে পারে। মনে রাখবেন যে একটি র্যাঙ্কিং পদ্ধতি একটি প্রশ্নের সাথে মিলে যায়। উপরের অপ্টিমাইজেশান সমস্যাটি ধ্রুপদী এসভিএম শ্রেণীবিভাগ সমস্যার অনুরূপ, যে কারণে এই অ্যালগরিদমটিকে র্যাঙ্কিং-এসভিএম বলা হয়। প্রশিক্ষণ নমুনা দ্বারা প্রাপ্ত সর্বোত্তম ভেক্টর হল এই ধরনের সর্বোত্তম শ্রেণীবিভাগের উপর ভিত্তি করে পুনরুদ্ধার ফাংশন গঠন করা যেতে পারে। নতুন প্রশ্নের জন্য, পুনরুদ্ধার ফাংশনটি প্রথমে ডাটাবেসের সমস্ত উপাদানকে ফিচার স্পেসে প্রজেক্ট করে। তারপর এটি সর্বোত্তম ভেক্টর সহ তাদের অভ্যন্তরীণ পণ্যগুলির মান দ্বারা এই বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি অর্ডার করে। এবং প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বিন্দুর র্যাঙ্ক হল প্রশ্নের জন্য ডাটাবেসের সংশ্লিষ্ট উপাদানের র্যাঙ্ক। এস. ভি. এম র্যাঙ্কিং এস. ভি. এম-এর প্রয়োগ প্রশ্ন অনুসারে পৃষ্ঠাগুলিকে র্যাঙ্ক করার জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে। অ্যালগরিদমটি ক্লিক-থ্রু ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে, যেখানে নিম্নলিখিত তিনটি অংশ রয়েছেঃ প্রশ্ন। অনুসন্ধান ফলাফলের বর্তমান র্যাঙ্কিং ব্যবহারকারীর দ্বারা ক্লিক করা অনুসন্ধান ফলাফল 2 এবং 3 এর সংমিশ্রণ সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ ডেটা অর্ডার প্রদান করতে পারে না যা সম্পূর্ণ এসভিএম অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার জন্য প্রয়োজন। পরিবর্তে, এটি প্রশিক্ষণের তথ্যের র্যাঙ্কিং তথ্যের একটি অংশ প্রদান করে। সুতরাং অ্যালগরিদমটি নিম্নরূপ সামান্য সংশোধন করা যেতে পারে। পদ্ধতিটি পুরো ডেটাসেটের র্যাঙ্কিং তথ্য সরবরাহ করে না, এটি সম্পূর্ণ র্যাঙ্কিং পদ্ধতির একটি উপসেট। সুতরাং মূল র্যাঙ্কিং-এসভিএম-এর তুলনায় অপ্টিমাইজেশান সমস্যার অবস্থা আরও শিথিল হয়ে যায়। তথ্যসূত্র ভেক্টর মেশিনগুলিকে সমর্থন করে