Learning augmented algorithm
একটি লার্নিং অগমেন্টেড অ্যালগরিদম এমন একটি অ্যালগরিদম যা তার কার্যকারিতা উন্নত করতে একটি ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করতে পারে। যেখানে নিয়মিত অ্যালগরিদমগুলিতে কেবল সমস্যার উদাহরণ ইনপুট করা হয়, অগমেন্টেড অ্যালগরিদম শেখা একটি অতিরিক্ত পরামিতি গ্রহণ করে। এই অতিরিক্ত পরামিতিটি প্রায়শই সমাধানের কিছু বৈশিষ্ট্যের পূর্বাভাস। এই ভবিষ্যদ্বাণীটি তারপর অ্যালগরিদম দ্বারা তার চলমান সময় বা তার আউটপুটের গুণমান উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। বর্ণনা একটি শেখার বর্ধিত অ্যালগরিদম সাধারণত একটি ইনপুট নেয়। এখানে একটি সমস্যার উদাহরণ এবং পরামর্শ দেওয়া হয়েছেঃ সর্বোত্তম সমাধানের একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে একটি ভবিষ্যদ্বাণী। সমস্যার উদাহরণের ধরন এবং ভবিষ্যদ্বাণী অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে। অগমেন্টেড অ্যালগরিদম শেখা সাধারণত নিম্নলিখিত দুটি বৈশিষ্ট্যকে সন্তুষ্ট করেঃ সামঞ্জস্য। একটি লার্নিং অগমেন্টেড অ্যালগরিদমকে সামঞ্জস্যপূর্ণ বলা হয় যদি অ্যালগরিদমটি একটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী সহ সরবরাহ করা হয় তবে এটি একটি ভাল কর্মক্ষমতা প্রমাণ করতে পারে। সাধারণত, ভবিষ্যদ্বাণীর ত্রুটির উপর নির্ভর করে কর্মক্ষমতার উপর একটি সীমা দিয়ে এটি পরিমাপ করা হয়। দৃঢ়তা। একটি অ্যালগরিদমকে শক্তিশালী বলা হয় যদি প্রদত্ত ভবিষ্যদ্বাণীটি ভুল হলেও তার সবচেয়ে খারাপ কার্যকারিতা সীমাবদ্ধ করা যায়। অগমেন্টেড অ্যালগরিদম শেখা সাধারণত ভবিষ্যদ্বাণী কীভাবে করা উচিত তা নির্ধারণ করে না। এই উদ্দেশ্যে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণ বাইনারি অনুসন্ধান বাইনারি অনুসন্ধান অ্যালগরিদম একটি সাজানো তালিকার উপাদানগুলি খুঁজে বের করার জন্য একটি অ্যালগরিদম। দৈর্ঘ্যের তালিকায় কিছু পরিচিত মান সহ একটি উপাদান খুঁজে বের করার জন্য পদক্ষেপের প্রয়োজন। এর অবস্থানের পূর্বাভাস দিয়ে, নিম্নলিখিত লার্নিং অগমেন্টেড অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রথমে, তালিকার অবস্থানটি দেখুন। যদি, উপাদানটি পাওয়া গেছে। যদি, একটি সূচক পাওয়া না যাওয়া পর্যন্ত অবস্থানগুলি দেখুন। এখন একটি বাইনারি অনুসন্ধান করুন। যদি, আগের ক্ষেত্রে যেমন ছিল তেমনই করুন, কিন্তু তার পরিবর্তে বিবেচনা করুন। ত্রুটিটি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, এর আসল সূচক কোথায়। শেখার বর্ধিত অ্যালগরিদমে, অবস্থানগুলি অনুসন্ধান করার জন্য পদক্ষেপ নেওয়া হয়। তারপরে সর্বাধিক আকারের তালিকায় একটি বাইনারি অনুসন্ধান করা হয়, যা পদক্ষেপ নেয়। এটি অ্যালগরিদমের মোট চলমান সময় তৈরি করে। সুতরাং, যখন ত্রুটিটি ছোট হয়, তখন অ্যালগরিদমটি একটি সাধারণ বাইনারি অনুসন্ধানের চেয়ে দ্রুত হয়। এটি দেখায় যে অ্যালগরিদমটি সামঞ্জস্যপূর্ণ। এমনকি সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রেও, ত্রুটিটি সর্বাধিক হবে। তারপর অ্যালগরিদমটি বেশিরভাগ পদক্ষেপ নেয়, তাই অ্যালগরিদমটি শক্তিশালী। আরও উদাহরণ শেখার জন্য অগমেন্টেড অ্যালগরিদমগুলি পরিচিতঃ স্কি ভাড়া সমস্যা সর্বাধিক ওজন মেলানো সমস্যা ওজনযুক্ত পেজিং সমস্যা আরও দেখুন মেশিন লার্নিং রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক অগমেন্টেড অ্যালগরিদম শেখার বিষয়ে প্রকাশনার একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞান