Waffles (machine learning)
વેફલ્સ એ બ્રિઘમ યંગ યુનિવર્સિટી ખાતે વિકસિત મશીન લર્નિંગ કામગીરીઓ કરવા માટેના કમાન્ડ-લાઇન ટૂલ્સનો સંગ્રહ છે. આ સાધનો સી + + માં લખાયેલા છે અને જીએનયુ લેસર જનરલ પબ્લિક લાયસન્સ હેઠળ ઉપલબ્ધ છે. વેફલ્સ મશીન લર્નિંગ ટૂલકિટમાં મશીન લર્નિંગ, ડેટા માઇનિંગ અને આગાહીયુક્ત મોડેલિંગ સંબંધિત વિવિધ કામગીરીઓ કરવા માટે કમાન્ડ-લાઇન ટૂલ્સ છે. વેફલ્સનું પ્રાથમિક ધ્યાન એવા સાધનો પ્રદાન કરવાનું છે જેનો ઉપયોગ સ્ક્રિપ્ટેડ પ્રયોગો અથવા પ્રક્રિયાઓમાં કરવા માટે સરળ હોય. ઉદાહરણ તરીકે, વેફલ્સમાં સમાવિષ્ટ સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ બધા બહુ-પરિમાણીય લેબલ્સ, વર્ગીકરણ અને રીગ્રેસનને ટેકો આપવા માટે રચાયેલ છે, આપમેળે ગુમ થયેલ મૂલ્યોને લાગુ કરે છે, અને ડેટાને એવા પ્રકારમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે આપમેળે જરૂરી ફિલ્ટર્સ લાગુ કરે છે જેને અલ્ગોરિધમ સમર્થન આપી શકે છે, જેમ કે મનસ્વી શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ મનસ્વી ડેટા સમૂહો સાથે કરી શકાય છે. અન્ય ઘણી મશીન લર્નિંગ ટૂલકીટો સમાન કાર્યક્ષમતા પ્રદાન કરે છે, પરંતુ વપરાશકર્તાને ચોક્કસ શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ સાથે સુસંગત બનાવવા માટે ડેટા ફિલ્ટર્સ અને પરિવર્તનને સ્પષ્ટપણે રૂપરેખાંકિત કરવાની જરૂર પડે છે. વેફલ્સમાં પૂરા પાડવામાં આવેલ અલ્ગોરિધમ્સમાં તેમના પોતાના પરિમાણોને આપમેળે ટ્યુન કરવાની ક્ષમતા પણ હોય છે (વધારાના કોમ્પ્યુટેશનલ ઓવરહેડના ખર્ચ સાથે). કારણ કે વેફલ્સ સ્ક્રિપ્ટ-ક્ષમતા માટે રચાયેલ છે, તે ઇરાદાપૂર્વક તેના સાધનોને ગ્રાફિકલ વાતાવરણમાં રજૂ કરવાનું ટાળે છે. જો કે, તેમાં ગ્રાફિકલ "વિઝાર્ડ" ટૂલનો સમાવેશ થાય છે જે વપરાશકર્તાને આદેશ પેદા કરવા માટે માર્ગદર્શન આપે છે જે ઇચ્છિત કાર્ય કરશે. આ વિઝાર્ડ વાસ્તવમાં કામગીરી કરતું નથી, પરંતુ વપરાશકર્તાને આદેશને પેસ્ટ કરવાની જરૂર છે જે તે આદેશ ટર્મિનલ અથવા સ્ક્રિપ્ટમાં ઉત્પન્ન કરે છે. આ ડિઝાઇનને પ્રેરિત કરવાનો વિચાર વપરાશકર્તાને ગ્રાફિકલ ઇન્ટરફેસમાં "લૉક ઇન" થવાથી અટકાવવાનો છે. તમામ વેફલ્સ ટૂલ્સ સી + + વર્ગ લાઇબ્રેરીમાં કાર્યક્ષમતાની આસપાસ પાતળા આવરણ તરીકે લાગુ કરવામાં આવે છે. આ સ્ક્રિપ્ટેડ પ્રક્રિયાઓને ઓછામાં ઓછા પ્રયત્નો સાથે મૂળ એપ્લિકેશનોમાં રૂપાંતરિત કરવાનું શક્ય બનાવે છે. વેફલ્સ સૌપ્રથમ 2005 માં ઓપન સોર્સ પ્રોજેક્ટ તરીકે રજૂ કરવામાં આવી હતી. તે સમયથી, તે બ્રિઘમ યંગ યુનિવર્સિટીમાં વિકસાવવામાં આવી છે, જેનું નવું સંસ્કરણ લગભગ દર 6-9 મહિનામાં બહાર પાડવામાં આવે છે. વેફલ્સ એ ટૂંકું નામ નથી-ટૂલકિટનું નામ ઐતિહાસિક કારણોસર ખોરાક પરથી રાખવામાં આવ્યું હતું. ફાયદા અન્ય લોકપ્રિય ઓપન સોર્સ મશીન લર્નિંગ ટૂલકીટ્સથી વિપરીત વેફલ્સના કેટલાક ફાયદાઓમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ વેફલ્સ તેના સાધનોને સરળ બનાવવા માટે આપમેળે ડેટા ફોર્મેટ સંબંધિત ઘણા મુદ્દાઓનું ધ્યાન રાખે છે. કારણ કે તે સી + + માં લાગુ કરવામાં આવે છે, તેના ઘણા અલ્ગોરિધમ્સ ખાસ કરીને ઝડપી છે. ઉપરાંત, કોઈપણ વર્ચ્યુઅલ મશીન પર નિર્ભરતાનો અભાવ અન્ય એપ્લિકેશનો સાથે જોડાણમાં જમાવટ કરવાનું સરળ બનાવે છે. વેફલ્સમાં સમાવિષ્ટ કાર્યક્ષમતા ખૂબ જ વ્યાપક છે, જેમાં પરિમાણમાં ઘટાડો, સહયોગી ફિલ્ટરિંગ, વિઝ્યુલાઇઝેશન, ક્લસ્ટરિંગ, સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ, ઓપ્ટિમાઇઝેશન, રેખીય બીજગણિત, ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશન, ઇમેજ અને સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ, નીતિ શિક્ષણ અને વિરલ મેટ્રિક્સ કામગીરી માટેના અલ્ગોરિધમ્સનો સમાવેશ થાય છે. ગેરફાયદા જો કે વેફલ્સ નોંધપાત્ર પહોળાઈ પ્રદાન કરે છે, તેમાં ઘણા ટૂલકીટ્સની ઊંડાઈનો અભાવ છે જે મશીન લર્નિંગના ચોક્કસ ક્ષેત્ર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, વેકા (મશીન લર્નિંગ) ટૂલકિટ, વેફલ્સ પ્રદાન કરે છે તેના કરતા ઘણા વધુ વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ પ્રદાન કરે છે. વેફલ્સમાં માત્ર મર્યાદિત ગ્રાફિકલ ઇન્ટરફેસ છે. વેકા (મશીન લર્નિંગ) રેપિડમિનર (અગાઉ YALE (હજુ સુધી અન્ય શિક્ષણ પર્યાવરણ)) પણ જુઓ, જે સંખ્યાત્મક વિશ્લેષણ સોફ્ટવેર સંદર્ભો ડેટા માઇનિંગ અને મશીન લર્નિંગ સોફ્ટવેર ફ્રી સાયન્સ સોફ્ટવેર ઓપ્ટિમાઇઝેશન ફ્રી ડેટા વિશ્લેષણ સોફ્ટવેરની જાવા સૂચિમાં અમલમાં મૂકાયેલ વ્યાવસાયિક મશીન લર્નિંગ માળખું છે.