Winnow (algorithm)
વિન્નો અલ્ગોરિધમ એ લેબલ કરેલા ઉદાહરણોમાંથી રેખીય વર્ગીકરણ શીખવા માટે મશીન લર્નિંગની એક તકનીક છે. તે પર્સેપ્ટ્રોન અલ્ગોરિધમ સાથે ખૂબ સમાન છે. જો કે, પર્સેપ્ટ્રોન અલ્ગોરિધમ એક એડિટિવ વજન-અપડેટ યોજનાનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે વિન્નો એક ગુણાકાર યોજનાનો ઉપયોગ કરે છે જે તેને વધુ સારું પ્રદર્શન કરવાની મંજૂરી આપે છે જ્યારે ઘણા પરિમાણો અપ્રસ્તુત હોય (તેથી તેનું નામ વિન્નો). તે એક સરળ અલ્ગોરિધમ છે જે ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટાને સારી રીતે માપે છે. તાલીમ દરમિયાન, વિન્નોને હકારાત્મક અને નકારાત્મક ઉદાહરણોનો ક્રમ બતાવવામાં આવે છે. આમાંથી તે નિર્ણય હાયપરપ્લેન શીખે છે જેનો ઉપયોગ પછી નવા ઉદાહરણોને હકારાત્મક કે નકારાત્મક તરીકે લેબલ કરવા માટે થઈ શકે છે. અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ ઓનલાઇન શિક્ષણ સેટિંગમાં પણ થઈ શકે છે, જ્યાં શિક્ષણ અને વર્ગીકરણનો તબક્કો સ્પષ્ટ રીતે અલગ નથી. અલ્ગોરિધમ મૂળભૂત અલ્ગોરિધમ, વિન્નો 1, નીચે મુજબ છે. ઉદાહરણ જગ્યા છે, એટલે કે, દરેક ઉદાહરણને બુલિયન-મૂલ્યવાન સુવિધાઓના સમૂહ તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે. અલ્ગોરિધમ માટે બિન-નકારાત્મક વજન જાળવે છે, જે શરૂઆતમાં દરેક સુવિધા માટે 1, એક વજન પર સેટ કરવામાં આવે છે. જ્યારે શીખનારને ઉદાહરણ આપવામાં આવે છે, ત્યારે તે રેખીય વર્ગીકરણ માટે લાક્ષણિક આગાહી નિયમ લાગુ કરે છેઃ જો, તો પછી 1 ની આગાહી કરો અન્યથા 0 ની આગાહી કરો અહીં એક વાસ્તવિક સંખ્યા છે જેને થ્રેશોલ્ડ કહેવામાં આવે છે. વજન સાથે, થ્રેશોલ્ડ ઇન્સ્ટન્સ સ્પેસમાં વિભાજીત હાયપરપ્લેનને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. સારી સીમાઓ પ્રાપ્ત થાય છે જો (નીચે જુઓ). દરેક ઉદાહરણ કે જેની સાથે તે રજૂ કરવામાં આવે છે, તે માટે શીખનાર નીચેનો સુધારા નિયમ લાગુ કરે છેઃ જો કોઈ ઉદાહરણ યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે, તો કંઇ ન કરો. જો કોઈ ઉદાહરણની ખોટી આગાહી કરવામાં આવે અને સાચું પરિણામ 0 હોય, તો દરેક લક્ષણ માટે, અનુરૂપ વજન 0 (ડિમોશન સ્ટેપ) પર સેટ કરવામાં આવે છે. જો કોઈ ઉદાહરણની ખોટી આગાહી કરવામાં આવે અને સાચું પરિણામ 1 હોય, તો દરેક લક્ષણ માટે, અનુરૂપ વજન (પ્રમોશન પગલું) દ્વારા ગુણાકાર કરવામાં આવે છે. માટે લાક્ષણિક મૂલ્ય 2 છે. આ મૂળભૂત અભિગમમાં ઘણી ભિન્નતાઓ છે. વિન્નો 2 સમાન છે સિવાય કે ડિમોશન પગલામાં વજનને 0 પર સેટ કરવાને બદલે વિભાજિત કરવામાં આવે છે. સંતુલિત વિન્નો વજનના બે સેટ જાળવે છે, અને આમ બે હાયપરપ્લેન. આ પછી બહુ-લેબલ વર્ગીકરણ માટે સામાન્યીકૃત કરી શકાય છે. ભૂલની સીમાઓ અમુક સંજોગોમાં, તે દર્શાવી શકાય છે કે વિન્નો શીખતી વખતે જે ભૂલો કરે છે તેની સંખ્યા ઉપરની સીમા ધરાવે છે જે તેને રજૂ કરવામાં આવેલા ઉદાહરણોની સંખ્યાથી સ્વતંત્ર છે. જો વિન્નો 1 અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે અને લક્ષ્ય કાર્ય પર જે-શાબ્દિક મોનોટોન વિચ્છેદન દ્વારા આપવામાં આવે છે, તો પછી ઉદાહરણોના કોઈપણ ક્રમ માટે ભૂલોની કુલ સંખ્યા આના દ્વારા બંધાયેલ છેઃ સંદર્ભ વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ