Winnow (algorithm)
উইন্নো অ্যালগরিদম হল লেবেলযুক্ত উদাহরণ থেকে রৈখিক শ্রেণীবিভাগ শেখার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের একটি কৌশল। এটি পারসেপ্ট্রন অ্যালগরিদমের সাথে খুব মিল। যাইহোক, পারসেপ্ট্রন অ্যালগরিদম একটি যোগাত্মক ওজন-আপডেট স্কিম ব্যবহার করে, যেখানে উইনো একটি গুণক স্কিম ব্যবহার করে যা এটিকে আরও ভাল পারফর্ম করতে দেয় যখন অনেক মাত্রা অপ্রাসঙ্গিক হয় (তাই এর নাম উইনো)। এটি একটি সহজ অ্যালগরিদম যা উচ্চ-মাত্রিক তথ্যকে ভালভাবে পরিমাপ করে। প্রশিক্ষণের সময়, উইনোকে ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উদাহরণের একটি ক্রম দেখানো হয়। এগুলি থেকে এটি একটি ডিসিশন হাইপারপ্লেন শেখে যা পরে নতুন উদাহরণগুলিকে ইতিবাচক বা নেতিবাচক হিসাবে লেবেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। অ্যালগরিদমটি অনলাইন লার্নিং সেটিংয়েও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে শেখার এবং শ্রেণিবিন্যাসের পর্যায়টি স্পষ্টভাবে পৃথক করা হয় না। অ্যালগরিদম মৌলিক অ্যালগরিদম, উইনো 1, নিম্নরূপ। উদাহরণ স্থান হল, অর্থাৎ, প্রতিটি দৃষ্টান্তকে বুলিয়ান-মূল্যবান বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট হিসাবে বর্ণনা করা হয়। অ্যালগরিদমটি অ-নেতিবাচক ওজন বজায় রাখে, যা প্রাথমিকভাবে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য 1, এক ওজনে সেট করা হয়। যখন শিক্ষার্থীকে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়, তখন এটি রৈখিক শ্রেণীবিভাগের জন্য সাধারণ ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ম প্রয়োগ করেঃ যদি, তাহলে 1-এর পূর্বাভাস দিন অন্যথায় 0-এর পূর্বাভাস দিন। ওজনের সাথে, থ্রেশহোল্ড ইনস্ট্যান্স স্পেসে একটি বিভাজক হাইপারপ্লেনকে সংজ্ঞায়িত করে। ভাল সীমা পাওয়া যায় যদি (নীচে দেখুন)। প্রতিটি উদাহরণের জন্য যা দিয়ে এটি উপস্থাপন করা হয়েছে, শিক্ষার্থী নিম্নলিখিত আপডেট নিয়মটি প্রয়োগ করেঃ যদি একটি উদাহরণ সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় তবে কিছুই করবেন না। যদি একটি উদাহরণ ভুলভাবে পূর্বাভাস দেওয়া হয় এবং সঠিক ফলাফল 0 হয়, প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য, সংশ্লিষ্ট ওজন 0 (ডিমোশন ধাপ) এ সেট করা হয়। যদি একটি উদাহরণ ভুলভাবে পূর্বাভাস দেওয়া হয় এবং সঠিক ফলাফল 1 হয়, প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য, সংশ্লিষ্ট ওজন (প্রচার পদক্ষেপ) দ্বারা গুণিত হয়। এর একটি সাধারণ মান হল 2। এই মৌলিক পদ্ধতির অনেক বৈচিত্র্য রয়েছে। উইন্নো 2 একই রকম, তবে ডিমোশন ধাপে ওজনকে 0 দিয়ে ভাগ করার পরিবর্তে ভাগ করা হয়। ভারসাম্যপূর্ণ উইনো দুটি সেট ওজন বজায় রাখে, এবং এইভাবে দুটি হাইপারপ্লেন। এটি তখন বহু-লেবেল শ্রেণিবিন্যাসের জন্য সাধারণীকরণ করা যেতে পারে। ভুলের সীমা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, এটি দেখানো যেতে পারে যে উইনো শেখার সময় যে সংখ্যক ভুল করে তার একটি উচ্চ সীমা রয়েছে যা এটি উপস্থাপিত হওয়ার সংখ্যার থেকে স্বাধীন। যদি উইন্নো 1 অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং একটি লক্ষ্য ফাংশন যা দ্বারা প্রদত্ত একটি-আক্ষরিক মনোটোন বিচ্ছিন্নতা হয়, তবে দৃষ্টান্তের যে কোনও ক্রমের জন্য মোট ভুলের সংখ্যা দ্বারা সীমাবদ্ধ থাকেঃ রেফারেন্স শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম