Proaftn
પ્રોફ્ટન એ એક અસ્પષ્ટ વર્ગીકરણ પદ્ધતિ છે જે નિરીક્ષણ શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સના વર્ગ સાથે સંબંધિત છે. પ્રોઆફ્ટન ટૂંકાક્ષરનો અર્થ થાય છેઃ (પ્રોસીડ્યોર ડી 'ઇફેક્ટ ફ્લોઉ પોર લા પ્રોબલેમેટિક ડુ ટ્રાઇ નોમિનલ), જેનો અંગ્રેજીમાં અર્થ થાય છેઃ નોમિનલ સોર્ટિંગ માટે ફઝી સોંપણી પ્રક્રિયા. આ પદ્ધતિ ELECTRE III પદ્ધતિમાં ઉપયોગમાં લેવાતા સૂચકાંકો (સુસંગતતા અને વિસંગતતા) ને સામાન્ય બનાવીને અસ્પષ્ટ ઉદાસીનતા સંબંધો નક્કી કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. અસ્પષ્ટ ઉદાસીનતા સંબંધો નક્કી કરવા માટે, PROAFTN માં વર્ણવેલ વિવેચનાત્મક તકનીકની સામાન્ય યોજનાનો ઉપયોગ કરે છે, જે તાલીમ સમૂહ તરીકે ઓળખાતા પૂર્વ-વર્ગીકૃત કેસોનો સમૂહ સ્થાપિત કરે છે. વર્ગીકરણની સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે, પ્રોફ્ટન નીચેના તબક્કાઓ દ્વારા આગળ વધે છેઃ તબક્કો 1. વર્ગોની રચનાઃ આ તબક્કામાં, વર્ગોના પ્રોટોટાઇપ્સની કલ્પના નીચેના બે પગલાંનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છેઃ પગલું 1. માળખુંઃ પ્રોટોટાઇપ અને તેમના પરિમાણો (થ્રેશોલ્ડ, વજન, વગેરે) નિષ્ણાત દ્વારા આપવામાં આવેલ ઉપલબ્ધ જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરીને સ્થાપિત કરવામાં આવે છે. પગલું 2. માન્યતાઃ અમે તાલીમ સમૂહ તરીકે ઓળખાતા સોંપણીના ઉદાહરણો દ્વારા પ્રથમ પગલામાં મેળવેલા પરિમાણોને માન્ય કરવા અથવા સમાયોજિત કરવા માટે નીચેની બે તકનીકોમાંથી એકનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. સીધી તકનીકઃ તેમાં તાલીમ સમૂહ દ્વારા અને નિષ્ણાતના હસ્તક્ષેપ સાથે પરિમાણોને સમાયોજિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. પરોક્ષ તકનીકઃ તેમાં મશીન લર્નિંગ અભિગમોમાં ઉપયોગમાં લેવાતા નિષ્ણાતના હસ્તક્ષેપ વિના પરિમાણોને ફીટ કરવામાં આવે છે. બહુવિધ માપદંડ વર્ગીકરણ સમસ્યામાં, પરોક્ષ તકનીકને પસંદગીના વિભાજન વિશ્લેષણ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. આ તકનીકને અગાઉની તકનીકની સરખામણીમાં ઓછા જ્ઞાનાત્મક પ્રયાસની જરૂર પડે છે; તે શ્રેષ્ઠ પરિમાણો નક્કી કરવા માટે સ્વચાલિત પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે, જે વર્ગીકરણની ભૂલોને ઘટાડે છે. વધુમાં, બહુવિધ માપદંડ વર્ગીકરણ પદ્ધતિ પ્રોફ્ટન શીખવા માટે ઘણા સંશોધનો અને મેટા-સંશોધનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યા હતા. તબક્કો 2. સોંપણીઃ પ્રોટોટાઇપ્સની કલ્પના કર્યા પછી, પ્રોફ્ટન ચોક્કસ વર્ગોને નવી વસ્તુઓ સોંપવા માટે આગળ વધે છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ એમ. સી. ડી. એ. મશીન લર્નિંગ આંકડાકીય વર્ગીકરણની સમસ્યાના વર્ગીકરણ માટે સમર્પિત સાઇટ