Preference learning
প্রেফারেন্স লার্নিং মেশিন লার্নিংয়ের একটি উপক্ষেত্র, যা পর্যবেক্ষিত পছন্দের তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতি। তত্ত্বাবধানে শেখার পরিপ্রেক্ষিতে, পছন্দের শিক্ষা এমন কিছু বিষয়ের উপর প্রশিক্ষণ দেয় যা লেবেল বা অন্যান্য বিষয়ের প্রতি পছন্দ করে এবং সমস্ত বিষয়ের জন্য পছন্দের পূর্বাভাস দেয়। যদিও অর্থনীতির মতো অনেক ক্ষেত্রে অগ্রাধিকার শিক্ষার ধারণাটি কিছু সময়ের জন্য আবির্ভূত হয়েছে, এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণার তুলনামূলকভাবে একটি নতুন বিষয়। গত এক দশকে বেশ কয়েকটি কর্মশালায় অগ্রাধিকার শিক্ষা এবং সম্পর্কিত বিষয় নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। কাজ অগ্রাধিকার শেখার প্রধান কাজটি "র্যাঙ্কিং শেখার" সমস্যাগুলির সাথে সম্পর্কিত। পর্যবেক্ষণ করা বিভিন্ন ধরনের পছন্দের তথ্য অনুসারে, পছন্দ শিক্ষাঃ লেবেল র্যাঙ্কিং বইটিতে কাজগুলিকে তিনটি প্রধান সমস্যা হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে। লেবেল র্যাঙ্কিংয়ে, মডেলটির একটি দৃষ্টান্ত স্থান এবং লেবেলগুলির একটি সীমাবদ্ধ সেট রয়েছে। পছন্দের তথ্যটি ফর্মটিতে দেওয়া হয়েছে যা নির্দেশ করে যে উদাহরণটি পছন্দের পরিবর্তে পছন্দ দেখায়। মডেলটিতে প্রশিক্ষণের তথ্য হিসাবে পছন্দের তথ্যের একটি সেট ব্যবহার করা হয়। এই মডেলের কাজ হল যে কোনও ক্ষেত্রে লেবেলগুলির মধ্যে একটি পছন্দের র্যাঙ্কিং খুঁজে বের করা। এটি লক্ষ্য করা গেছে যে কিছু প্রচলিত শ্রেণিবিন্যাস সমস্যা লেবেল র্যাঙ্কিং সমস্যার কাঠামোর মধ্যে সাধারণীকরণ করা যেতে পারেঃ যদি একটি প্রশিক্ষণের উদাহরণ শ্রেণী হিসাবে লেবেল করা হয়, তবে এটি বোঝায়। মাল্টি-লেবেলের ক্ষেত্রে, লেবেলের একটি সেটের সাথে যুক্ত এবং এইভাবে মডেলটি পছন্দের তথ্যের একটি সেট বের করতে পারে। এই পছন্দের তথ্য এবং একটি উদাহরণের শ্রেণীবিভাগের ফলাফলের উপর একটি পছন্দের মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া কেবল সংশ্লিষ্ট শীর্ষ র্যাঙ্কিং লেবেল। ইনস্ট্যান্স র্যাঙ্কিং-এ ইনস্ট্যান্স স্পেস এবং লেবেল সেটও রয়েছে। এই কাজে, লেবেলগুলিকে একটি নির্দিষ্ট ক্রম হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং প্রতিটি দৃষ্টান্ত একটি লেবেলের সাথে যুক্ত থাকে। প্রশিক্ষণের তথ্য হিসাবে দৃষ্টান্তের একটি সেট দেওয়া, এই কাজের লক্ষ্য হল দৃষ্টান্তের একটি নতুন সেটের জন্য র্যাঙ্কিং অর্ডার খুঁজে বের করা। অবজেক্ট র্যাঙ্কিং অবজেক্ট র্যাঙ্কিং ইনস্ট্যান্স র্যাঙ্কিংয়ের অনুরূপ, তবে কোনও লেবেল ইনস্ট্যান্সের সাথে যুক্ত নয়। ফর্ম এবং মডেলের মধ্যে জোড়া ভিত্তিক পছন্দের তথ্যের একটি সেট দেওয়া হলে দৃষ্টান্তগুলির মধ্যে একটি র্যাঙ্কিং ক্রম খুঁজে বের করা উচিত। কৌশল পছন্দের তথ্যের দুটি ব্যবহারিক উপস্থাপনা রয়েছে। একটি হল যথাক্রমে দুটি বাস্তব সংখ্যা দিয়ে বরাদ্দ করা। অন্যটি হল সমস্ত জোড়ার জন্য একটি বাইনারি মান নির্ধারণ করা যা কিনা তা নির্দেশ করে। এই দুটি ভিন্ন উপস্থাপনার সাথে সামঞ্জস্য রেখে, শেখার প্রক্রিয়াতে দুটি ভিন্ন কৌশল প্রয়োগ করা হয়। ইউটিলিটি ফাংশন যদি আমরা তথ্য থেকে বাস্তব সংখ্যার একটি ম্যাপিং খুঁজে পেতে পারি, তবে প্রকৃত সংখ্যার র্যাঙ্কিং দিয়ে তথ্যের র্যাঙ্কিং সমাধান করা যেতে পারে। এই ম্যাপিংকে বলা হয় ইউটিলিটি ফাংশন। লেবেল র্যাঙ্কিংয়ের জন্য ম্যাপিং এমন একটি ফাংশন। উদাহরণস্বরূপ র্যাঙ্কিং এবং অবজেক্ট র্যাঙ্কিং, ম্যাপিং একটি ফাংশন। ইউটিলিটি ফাংশন খুঁজে পাওয়া একটি রিগ্রেশন লার্নিং সমস্যা যা মেশিন লার্নিংয়ে ভালভাবে বিকশিত হয়। পছন্দের সম্পর্ক পছন্দের তথ্যের বাইনারি উপস্থাপনাকে পছন্দের সম্পর্ক বলা হয়। প্রতিটি জোড়া বিকল্পের (দৃষ্টান্ত বা লেবেল) জন্য, প্রচলিত তত্ত্বাবধানমূলক শেখার পদ্ধতির মাধ্যমে একটি বাইনারি প্রেডিকেট শেখা যেতে পারে। ফার্নক্রাঞ্জ এবং হুলারমিয়ার লেবেল র্যাঙ্কিং সমস্যায় এই পদ্ধতির প্রস্তাব করেছিলেন। অবজেক্ট র্যাঙ্কিংয়ের জন্য, কোহেন এট আল দ্বারা একটি প্রাথমিক পদ্ধতি রয়েছে। র্যাঙ্কিংয়ের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পছন্দের সম্পর্কগুলি ব্যবহার করা এতটা স্বজ্ঞাত হবে না। যেহেতু পছন্দের সম্পর্ক ক্ষণস্থায়ী নয়, তাই এটি বোঝায় যে এই সম্পর্কগুলিকে সন্তুষ্ট করার জন্য র্যাঙ্কিংয়ের সমাধান কখনও কখনও পৌঁছানো যায় না, অথবা একাধিক সমাধান হতে পারে। একটি আরও সাধারণ পদ্ধতি হল এমন একটি র্যাঙ্কিং সমাধান খুঁজে বের করা যা পছন্দের সম্পর্কের সাথে সর্বাধিক সামঞ্জস্যপূর্ণ। এই পদ্ধতিটি জোড়া ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাসের একটি প্রাকৃতিক সম্প্রসারণ। ব্যবহার পছন্দ শেখা ব্যবহারকারীর পছন্দের প্রতিক্রিয়া অনুযায়ী অনুসন্ধান ফলাফলের র্যাঙ্কিংয়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি প্রশ্ন এবং নথির একটি সেট দেওয়া হলে, এই প্রশ্নের সাথে প্রাসঙ্গিক নথির র্যাঙ্কিং খুঁজে বের করতে একটি লার্নিং মডেল ব্যবহার করা হয়। এই ক্ষেত্রে গবেষণার বিষয়ে আরও আলোচনা টাই-ইয়ান লিউ-এর সমীক্ষা পত্রে পাওয়া যাবে। পছন্দের শিক্ষার আরেকটি প্রয়োগ হল সুপারিশ পদ্ধতি। অনলাইন দোকান একটি পছন্দের মডেল শেখার জন্য গ্রাহকের ক্রয়ের রেকর্ড বিশ্লেষণ করতে পারে এবং তারপরে গ্রাহকদের কাছে অনুরূপ পণ্যের সুপারিশ করতে পারে। ইন্টারনেট বিষয়বস্তু সরবরাহকারীরা ব্যবহারকারীর রেটিং ব্যবহার করে আরও বেশি ব্যবহারকারীর পছন্দের বিষয়বস্তু সরবরাহ করতে পারে। আরও দেখুন রেফারেন্সগুলি র্যাঙ্ক করতে শেখা বাহ্যিক লিঙ্ক পছন্দ শেখার সাইট তথ্য পুনরুদ্ধারের কৌশল মেশিন লার্নিং