Quantification (machine learning)
મશીન લર્નિંગ અને ડેટા માઇનિંગમાં, ક્વોન્ટિફિકેશન (વિવિધ રીતે લર્નિંગ ટુ ક્વોન્ટિફાય, અથવા સુપરવાઇઝ્ડ પ્રેવલન્સ એસ્ટિમેશન, અથવા ક્લાસ પ્રીઅર એસ્ટિમેશન તરીકે ઓળખાય છે) એ મોડેલ્સ (ક્વોન્ટિફાયર્સ) ને તાલીમ આપવા માટે સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરવાનું કાર્ય છે જે સંબંધિત ફ્રીક્વન્સીઝ (જેને પ્રેવલન્સ વેલ્યુ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે) નો અંદાજ કાઢે છે. દાખલા તરીકે, ચોક્કસ રાજકીય ઉમેદવાર વિશે અભિપ્રાય વ્યક્ત કરવા માટે જાણીતા 100,000 લેબલ વિનાના ટ્વીટ્સના નમૂનામાં, 'પોઝિટિવ' વર્ગ (એટલે કે, જે આ ઉમેદવાર પ્રત્યે સકારાત્મક વલણ દર્શાવે છે) સાથે સંબંધિત આ 100,000 ટ્વીટ્સની ટકાવારીનો અંદાજ કાઢવા માટે અને 'તટસ્થ' અને 'નકારાત્મક' વર્ગો માટે પણ આવું જ કરવા માટે એક પરિમાણકનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. ક્વોન્ટિફિકેશનને તાલીમ આગાહીકારોના કાર્ય તરીકે પણ જોઈ શકાય છે જે (સ્વતંત્ર) સંભાવના વિતરણનો અંદાજ કાઢે છે, એટલે કે, જે અનુમાનિત વિતરણ પેદા કરે છે જે રસના વર્ગોમાં વસ્તુઓના અજ્ઞાત સાચા વિતરણનો અંદાજ કાઢે છે. ક્વોન્ટિફિકેશન વર્ગીકરણથી અલગ છે, કારણ કે વર્ગીકરણનો ધ્યેય વ્યક્તિગત ડેટા વસ્તુઓના વર્ગ લેબલોની આગાહી કરવાનો છે, જ્યારે ક્વોન્ટિફિકેશનનો ધ્યેય ડેટા વસ્તુઓના સમૂહના વર્ગ પ્રસાર મૂલ્યોની આગાહી કરવાનો છે. ક્વોન્ટિફિકેશન પણ રીગ્રેસનથી અલગ છે, કારણ કે રીગ્રેસનમાં તાલીમ ડેટા આઇટમ્સમાં વાસ્તવિક-મૂલ્યવાન લેબલ્સ હોય છે, જ્યારે ક્વોન્ટિફિકેશનમાં તાલીમ ડેટા આઇટમ્સમાં વર્ગ લેબલ્સ હોય છે. બહુવિધ સંશોધન કાર્યોમાં દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે તમામ લેબલ વગરના ઉદાહરણોને વર્ગીકૃત કરીને અને પછી દરેક વર્ગ ('વર્ગીકરણ અને ગણતરી' પદ્ધતિ) ને આભારી હોય તેવા ઉદાહરણોની ગણતરી કરીને પરિમાણાંકન કરવું સામાન્ય રીતે સબઓપ્ટિમલ પરિમાણ ચોકસાઈ તરફ દોરી જાય છે. આ સબઓપ્ટિમાલિટીને 'વાપનિકના સિદ્ધાંત' ના સીધા પરિણામ તરીકે જોવામાં આવી શકે છે, જે જણાવે છેઃ આપણા કિસ્સામાં, સીધી રીતે હલ કરવાની સમસ્યા માત્રાત્મકતા છે, જ્યારે વધુ સામાન્ય મધ્યવર્તી સમસ્યા વર્ગીકરણ છે. 'વર્ગીકરણ અને ગણતરી' પદ્ધતિની પેટા-ઓપ્ટિમાલિટીના પરિણામે, પ્રમાણન તેના પોતાના અધિકારમાં એક કાર્ય તરીકે વિકસિત થયું છે, જે વર્ગીકરણથી અલગ (લક્ષ્યો, પદ્ધતિઓ, તકનીકો અને મૂલ્યાંકનના પગલાંમાં) છે. ક્વોન્ટિફિકેશન કાર્યો ઉપયોગમાં લેવાતા વર્ગોના સમૂહની લાક્ષણિકતાઓ અનુસાર ક્વોન્ટિફિકેશનના મુખ્ય પ્રકારો છેઃ દ્વિસંગી ક્વોન્ટિફિકેશન, જે એવા કેસને અનુરૂપ છે જેમાં માત્ર વર્ગો છે અને દરેક ડેટા આઇટમ તેમાંથી બરાબર એકની છે; સિંગલ-લેબલ મલ્ટીક્લાસ ક્વોન્ટિફિકેશન, વર્ગોના કેસને અનુરૂપ અને દરેક ડેટા આઇટમ તેમાંથી બરાબર એકની છે; સામાન્ય ક્વોન્ટિફિકેશન, સિંગલ-લેબલ મલ્ટીક્લાસ કેસને અનુરૂપ જેમાં વર્ગોના સમૂહ પર કુલ ક્રમ વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. સૌથી વધુ જાણીતી ક્વોન્ટિફિકેશન પદ્ધતિઓ દ્વિસંગી કેસ અથવા સિંગલ-લેબલ મલ્ટીક્લાસ કેસને સંબોધિત કરે છે, અને તેમાંથી માત્ર થોડા જ સામાન્ય કેસને સંબોધિત કરે છે. દ્વિસંગી પદ્ધતિઓમાં મિક્સચર મોડલ (એમ. એમ.) પદ્ધતિ, એચ. ડી. વાય. પદ્ધતિ, એસ. વી. એમ. (કે. એલ. ડી.) અને એસ. વી. એમ. (ક્યૂ.) નો સમાવેશ થાય છે. દ્વિસંગી કેસ અને સિંગલ-લેબલ મલ્ટીક્લાસ કેસ બંને સાથે વ્યવહાર કરી શકે તેવી પદ્ધતિઓમાં સંભવિત વર્ગીકરણ અને ગણતરી (પી. સી. સી.), સમાયોજિત વર્ગીકરણ અને ગણતરી (એ. સી. સી.), સંભવિત સમાયોજિત વર્ગીકરણ અને ગણતરી (પી. એ. સી. સી.) અને સેરેન્સ-લેટિન-ડેકેસ્ટેકર ઇ. એમ. આધારિત પદ્ધતિ (એસ. એલ. ડી.) નો સમાવેશ થાય છે. ઓર્ડિનલ કેસ માટેની પદ્ધતિઓમાં ઓર્ડિનલ ક્વોન્ટિફિકેશન ટ્રી (OQT) અને ઉપરોક્ત ACC, PACC અને SLD પદ્ધતિઓના ઓર્ડિનલ વર્ઝનનો સમાવેશ થાય છે. પરિમાણીકરણ માટેના મૂલ્યાંકનના પગલાં પરિમાણીકરણ પદ્ધતિની ભૂલનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે અનેક મૂલ્યાંકનના પગલાંનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. કારણ કે પરિમાણમાં અનુમાનિત સંભાવના વિતરણ પેદા કરવાનો સમાવેશ થાય છે જે સાચા સંભાવના વિતરણનો અંદાજ કાઢે છે, આ મૂલ્યાંકન પગલાં તે છે જે બે સંભાવના વિતરણની તુલના કરે છે. માત્રાત્મકતા માટેના મોટાભાગના મૂલ્યાંકનના પગલાં વિચલનના વર્ગને અનુસરે છે. દ્વિસંગી ક્વોન્ટિફિકેશન અને સિંગલ-લેબલ મલ્ટીક્લાસ ક્વોન્ટિફિકેશન માટેના મૂલ્યાંકનના પગલાં એ સંપૂર્ણ ભૂલ વર્ગ સંબંધિત સંપૂર્ણ ભૂલ છે કુલબેક-લીબલર ડાયવર્જન્સ પિયરસન ડાયવર્જન્સ ક્રમિક ક્વોન્ટિફિકેશન માટેના મૂલ્યાંકનના પગલાં નોર્મલાઇઝ્ડ મેચ ડિસ્ટન્સ (અર્થ મૂવર્સ ડિસ્ટન્સનો એક ખાસ કેસ) રુટ નોર્મલાઇઝ્ડ ઓર્ડર-અવેર ડિસ્ટન્સ એપ્લિકેશન્સ ક્વોન્ટિફિકેશન એ સામાજિક વિજ્ઞાન, રોગચાળા વિજ્ઞાન, બજાર સંશોધન અને ઇકોલોજીકલ મોડેલિંગ જેવા ક્ષેત્રોમાં વિશેષ રસ ધરાવે છે, કારણ કે આ ક્ષેત્રો સ્વાભાવિક રીતે એકંદર ડેટા સાથે સંબંધિત છે; જો કે, ક્વોન્ટિફિકેશન આ ક્ષેત્રોની બહારની એપ્લિકેશનોમાં પણ ઉપયોગી છે, જેમ કે વર્ગીકરણ પૂર્વગ્રહને માપવા અને વર્ગીકરણ નિષ્પક્ષતાને લાગુ કરવા, શબ્દ અર્થમાં અસ્પષ્ટતા, સંસાધનોની ફાળવણી, અને રિસોર્સિસ એલક્યુ 2021: એલક્યુ 2022ની માત્રા નક્કી કરવા માટે શીખવા પરની પ્રથમ આંતરરાષ્ટ્રીય વર્કશોપઃ એલક્યુએ 2022ની માત્રા નક્કી કરવા માટે શીખવા પરની બીજી આંતરરાષ્ટ્રીય વર્કશોપઃ એ મશીન લર્નિંગ કોમ્પિટિશન ઓન લર્નિંગ ટુ ક્વાન્ટિફાય ક્વાપીઃ એ ઓપન-સોર્સ પાયથોન-આધારિત સોફ્ટવેર લાઇબ્રેરી ફોર ક્વાન્ટિફિકેશન રેફરન્સિસ મશીન લર્નિંગ