Preference learning
પ્રેફરન્સ લર્નિંગ એ મશીન લર્નિંગમાં એક પેટાક્ષેત્ર છે, જે અવલોકન કરેલી પસંદગીની માહિતી પર આધારિત વર્ગીકરણ પદ્ધતિ છે. નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણની દ્રષ્ટિએ, પસંદગી શીખવાની તાલીમ એવી વસ્તુઓના સમૂહ પર આપવામાં આવે છે જે લેબલ અથવા અન્ય વસ્તુઓ તરફ પસંદગી ધરાવે છે અને તમામ વસ્તુઓ માટેની પસંદગીઓની આગાહી કરે છે. જ્યારે અર્થશાસ્ત્ર જેવા ઘણા ક્ષેત્રોમાં પસંદગીના શિક્ષણનો ખ્યાલ થોડા સમય માટે ઉભરી આવ્યો છે, ત્યારે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સંશોધનમાં તે પ્રમાણમાં નવો વિષય છે. છેલ્લા દાયકામાં કેટલીક કાર્યશાળાઓ પસંદગીના શિક્ષણ અને સંબંધિત વિષયો પર ચર્ચા કરી રહી છે. કાર્યો પસંદગીના શિક્ષણમાં મુખ્ય કાર્ય "ક્રમમાં શીખવાની" સમસ્યાઓની ચિંતા કરે છે. અવલોકન કરવામાં આવેલી વિવિધ પ્રકારની પસંદગીની માહિતી અનુસાર, કાર્યોને પુસ્તક પ્રેફરન્સ લર્નિંગઃ લેબલ રેન્કિંગમાં ત્રણ મુખ્ય સમસ્યાઓ તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યા છે. પસંદગીની માહિતી ફોર્મમાં આપવામાં આવી છે જે સૂચવે છે કે ઉદાહરણ તેના બદલે પસંદગી દર્શાવે છે. પસંદગીની માહિતીનો સમૂહ મોડેલમાં તાલીમ માહિતી તરીકે વપરાય છે. આ મોડેલનું કાર્ય કોઈપણ ઉદાહરણ માટે લેબલો વચ્ચે પસંદગીનું રેન્કિંગ શોધવાનું છે. એવું જોવામાં આવ્યું હતું કે કેટલીક પરંપરાગત વર્ગીકરણ સમસ્યાઓને લેબલ રેન્કિંગ સમસ્યાના માળખામાં સામાન્યીકૃત કરી શકાય છેઃ જો કોઈ તાલીમ ઉદાહરણને વર્ગ તરીકે લેબલ કરવામાં આવે, તો તે સૂચવે છે. બહુ-લેબલના કિસ્સામાં, લેબલના સમૂહ સાથે સંકળાયેલું હોય છે અને આમ મોડેલ પસંદગીની માહિતીનો સમૂહ બહાર કાઢી શકે છે. આ પસંદગીની માહિતી અને ઉદાહરણના વર્ગીકરણ પરિણામ પર પસંદગીના મોડેલને તાલીમ આપવી એ માત્ર અનુરૂપ ટોચનું રેન્કિંગ લેબલ છે. ઇન્સ્ટન્સ રેન્કિંગમાં ઇન્સ્ટન્સ સ્પેસ અને લેબલ સેટ પણ હોય છે. આ કાર્યમાં, લેબલને નિશ્ચિત ક્રમમાં વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે અને દરેક ઉદાહરણ લેબલ સાથે સંકળાયેલું હોય છે. તાલીમ માહિતી તરીકે ઉદાહરણોનો સમૂહ આપીને, આ કાર્યનો ધ્યેય ઉદાહરણોના નવા સમૂહ માટે ક્રમ ક્રમ શોધવાનો છે. ઓબ્જેક્ટ રેન્કિંગ ઓબ્જેક્ટ રેન્કિંગ ઉદાહરણ રેન્કિંગ જેવું જ છે સિવાય કે કોઈ લેબલ્સ ઉદાહરણો સાથે સંકળાયેલા નથી. ફોર્મમાં જોડી મુજબની પસંદગીની માહિતીનો સમૂહ આપવામાં આવે છે અને મોડેલને ઉદાહરણો વચ્ચે ક્રમ ક્રમ શોધવો જોઈએ. તકનીકો પસંદગીની માહિતીની બે વ્યવહારુ રજૂઆતો છે. એક અસાઈનિંગ છે અને બે વાસ્તવિક સંખ્યાઓ સાથે અને અનુક્રમે તે છે. બીજું એ છે કે બધી જોડીઓ માટે દ્વિસંગી મૂલ્ય સોંપવું જે સૂચવે છે કે શું અથવા. આ બે જુદી જુદી રજૂઆતોને અનુરૂપ, શીખવાની પ્રક્રિયામાં બે જુદી જુદી તકનીકો લાગુ કરવામાં આવે છે. ઉપયોગિતા કાર્ય જો આપણે ડેટામાંથી વાસ્તવિક સંખ્યાઓ માટેનું મેપિંગ શોધી શકીએ, તો ડેટાને રેન્કિંગ વાસ્તવિક સંખ્યાઓને રેન્કિંગ આપીને ઉકેલી શકાય છે. આ મેપિંગને યુટિલિટી ફંક્શન કહેવામાં આવે છે. લેબલ રેન્કિંગ માટે મેપિંગ એ એક એવું કાર્ય છે. દાખલા તરીકે રેન્કિંગ અને ઓબ્જેક્ટ રેન્કિંગ, મેપિંગ એ એક કાર્ય છે. ઉપયોગિતા કાર્ય શોધવું એ રીગ્રેસન લર્નિંગ સમસ્યા છે જે મશીન લર્નિંગમાં સારી રીતે વિકસિત છે. પસંદગી સંબંધો પસંદગીની માહિતીની દ્વિસંગી રજૂઆતને પસંદગી સંબંધ કહેવામાં આવે છે. વિકલ્પોની દરેક જોડી (ઉદાહરણો અથવા લેબલ) માટે, દ્વિસંગી આગાહી પરંપરાગત દેખરેખ શિક્ષણ અભિગમ દ્વારા શીખી શકાય છે. ફર્ન્ક્રાન્ઝ અને હુલર્મેઇરે લેબલ રેન્કિંગ સમસ્યામાં આ અભિગમની દરખાસ્ત કરી હતી. ઓબ્જેક્ટ રેન્કિંગ માટે, કોહેન એટ અલ દ્વારા પ્રારંભિક અભિગમ છે. રેન્કિંગની આગાહી કરવા માટે પસંદગી સંબંધોનો ઉપયોગ કરવો એટલો સાહજિક નહીં હોય. પસંદગી સંબંધ સંક્રમણશીલ ન હોવાથી, તે સૂચવે છે કે તે સંબંધોને સંતોષતા ક્રમનો ઉકેલ કેટલીકવાર પહોંચી શકાતો નથી, અથવા એકથી વધુ ઉકેલો હોઈ શકે છે. વધુ સામાન્ય અભિગમ એ રેન્કિંગ ઉકેલ શોધવાનો છે જે પસંદગીના સંબંધો સાથે મહત્તમ સુસંગત હોય. આ અભિગમ જોડી મુજબના વર્ગીકરણનું કુદરતી વિસ્તરણ છે. વપરાશ પસંદગી શિક્ષણનો ઉપયોગ વપરાશકર્તાની પસંદગીના પ્રતિસાદ અનુસાર શોધ પરિણામોને ક્રમ આપવામાં થઈ શકે છે. ક્વેરી અને દસ્તાવેજોના સમૂહને જોતાં, આ ક્વેરી સાથે સુસંગતતા ધરાવતા દસ્તાવેજોની રેન્કિંગ શોધવા માટે લર્નિંગ મોડેલનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આ ક્ષેત્રમાં સંશોધન પર વધુ ચર્ચાઓ ટાઈ-યાન લિયુના સર્વેક્ષણ પેપરમાં મળી શકે છે. પસંદગી શિક્ષણનો બીજો ઉપયોગ ભલામણ પ્રણાલીઓ છે. ઓનલાઈન સ્ટોર પસંદગીનું મોડેલ શીખવા માટે ગ્રાહકના ખરીદીના રેકોર્ડનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે અને પછી ગ્રાહકોને સમાન ઉત્પાદનોની ભલામણ કરી શકે છે. ઇન્ટરનેટ સામગ્રી પ્રદાતાઓ વધુ વપરાશકર્તા પસંદગીની સામગ્રી પ્રદાન કરવા માટે વપરાશકર્તાના રેટિંગ્સનો ઉપયોગ કરી શકે છે. સંદર્ભોને ક્રમ આપવાનું શીખવું બાહ્ય કડીઓ પસંદગી શિક્ષણ સાઇટ માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ તકનીકો મશીન લર્નિંગ પણ જુઓ.