Quantification (machine learning)
मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में, परिमाणीकरण (विभिन्न रूप से परिमाणीकरण के लिए सीखना, या पर्यवेक्षित प्रसार अनुमान, या वर्ग पूर्व अनुमान कहा जाता है) मॉडल (परिमाणीकरण) को प्रशिक्षित करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करने का कार्य है जो सापेक्ष आवृत्तियों (जिसे प्रसार मूल्यों के रूप में भी जाना जाता है) का अनुमान लगाता है। उदाहरण के लिए, एक निश्चित राजनीतिक उम्मीदवार के बारे में राय व्यक्त करने के लिए जाने जाने वाले 100,000 बिना लेबल वाले ट्वीट्स के नमूने में, एक परिमापक का उपयोग इन 100,000 ट्वीट्स के प्रतिशत का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है जो वर्ग 'सकारात्मक' (यानी, जो इस उम्मीदवार के प्रति सकारात्मक रुख प्रकट करते हैं) से संबंधित हैं, और वर्ग 'तटस्थ' और 'नकारात्मक' के लिए भी ऐसा ही किया जा सकता है। परिमाणीकरण को प्रशिक्षण भविष्यवक्ताओं के कार्य के रूप में भी देखा जा सकता है जो एक (असतत) संभाव्यता वितरण का अनुमान लगाते हैं, अर्थात, जो एक अनुमानित वितरण उत्पन्न करता है जो रुचि के वर्गों में वस्तुओं के अज्ञात सही वितरण का अनुमान लगाता है। परिमाणीकरण वर्गीकरण से अलग है, क्योंकि वर्गीकरण का लक्ष्य व्यक्तिगत डेटा वस्तुओं के वर्ग लेबल की भविष्यवाणी करना है, जबकि परिमाणीकरण का लक्ष्य डेटा वस्तुओं के सेट के वर्ग प्रसार मूल्यों की भविष्यवाणी करना है। परिमाणीकरण भी प्रतिगमन से अलग है, क्योंकि प्रतिगमन में प्रशिक्षण डेटा वस्तुओं में वास्तविक मूल्य वाले लेबल होते हैं, जबकि परिमाणीकरण में प्रशिक्षण डेटा वस्तुओं में वर्ग लेबल होते हैं। यह कई शोध कार्यों में दिखाया गया है कि सभी बिना लेबल वाले उदाहरणों को वर्गीकृत करके और फिर प्रत्येक वर्ग ('वर्गीकरण और गणना' विधि) के लिए जिम्मेदार उदाहरणों की गिनती करके परिमाणीकरण करने से आमतौर पर उप-इष्टतम परिमाणीकरण सटीकता होती है। इस उप-अनुकूलता को 'वापनिक के सिद्धांत' के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में देखा जा सकता है, जिसमें कहा गया हैः हमारे मामले में, सीधे हल की जाने वाली समस्या परिमाणीकरण है, जबकि अधिक सामान्य मध्यवर्ती समस्या वर्गीकरण है। 'वर्गीकरण और गणना' विधि की उप-इष्टतमता के परिणामस्वरूप, परिमाणीकरण अपने आप में एक कार्य के रूप में विकसित हुआ है, जो वर्गीकरण से अलग (लक्ष्यों, विधियों, तकनीकों और मूल्यांकन उपायों में) है। परिमाणीकरण कार्य उपयोग किए गए वर्गों के समूह की विशेषताओं के अनुसार परिमाणीकरण के मुख्य रूप हैंः द्विआधारी परिमाणीकरण, उस मामले के अनुरूप जिसमें केवल वर्ग हैं और प्रत्येक डेटा आइटम उनमें से बिल्कुल एक से संबंधित है; एकल-लेबल बहु-वर्ग परिमाणीकरण, वर्गों के मामले के अनुरूप और प्रत्येक डेटा आइटम उनमें से बिल्कुल एक से संबंधित है; साधारण परिमाणीकरण, एकल-लेबल बहु-वर्ग मामले के अनुरूप जिसमें वर्गों के सेट पर कुल क्रम परिभाषित किया गया है। अधिकांश ज्ञात परिमाणीकरण विधियाँ द्विआधारी मामले या एकल-लेबल बहुस्तरीय मामले को संबोधित करती हैं, और उनमें से केवल कुछ ही क्रमिक मामले को संबोधित करती हैं। केवल द्विआधारी विधियों में मिश्रण मॉडल (एम. एम.) विधि, एच. डी. वाई विधि, एस. वी. एम. (के. एल. डी.) और एस. वी. एम. (क्यू.) शामिल हैं। जिन तरीकों से द्विआधारी मामले और एकल-लेबल बहु-वर्ग मामले दोनों से निपटा जा सकता है, उनमें संभावित वर्गीकरण और गिनती (पीसीसी), समायोजित वर्गीकरण और गिनती (एसीसी), संभावित समायोजित वर्गीकरण और गिनती (पी. ए. सी. सी.), और सेरेंस-लैटिन-डेकेस्टेकर ई. एम.-आधारित विधि (एस. एल. डी.) शामिल हैं। ऑर्डिनल केस के तरीकों में ऑर्डिनल क्वांटिफिकेशन ट्री (ओ. क्यू. टी.), और उपर्युक्त ए. सी. सी., पी. ए. सी. सी. और एस. एल. डी. विधियों का ऑर्डिनल संस्करण शामिल है। परिमाणीकरण के लिए मूल्यांकन उपाय परिमाणीकरण विधि की त्रुटि का मूल्यांकन करने के लिए कई मूल्यांकन उपायों का उपयोग किया जा सकता है। चूँकि परिमाणीकरण में एक अनुमानित संभाव्यता वितरण उत्पन्न करना शामिल है जो एक वास्तविक संभाव्यता वितरण का अनुमान लगाता है, ये मूल्यांकन उपाय वे हैं जो दो संभाव्यता वितरणों की तुलना करते हैं। परिमाणीकरण के लिए अधिकांश मूल्यांकन उपाय विचलन के वर्ग से संबंधित हैं। द्विआधारी परिमाणीकरण और एकल-लेबल बहु-वर्गीय परिमाणीकरण के लिए मूल्यांकन उपाय हैं निरपेक्ष त्रुटि वर्ग त्रुटि सापेक्ष निरपेक्ष त्रुटि कुलबैक-लीबलर विचलन पियरसन विचलन क्रमिक परिमाणीकरण के लिए मूल्यांकन उपाय हैं सामान्यीकृत मिलान दूरी (अर्थ मूवर की दूरी का एक विशेष मामला) मूल सामान्यीकृत क्रम-जागरूक दूरी अनुप्रयोग परिमाणीकरण सामाजिक विज्ञान, महामारी विज्ञान, बाजार अनुसंधान और पारिस्थितिक प्रतिरूपण जैसे क्षेत्रों में विशेष रुचि रखता है, क्योंकि ये क्षेत्र स्वाभाविक रूप से समग्र डेटा से संबंधित हैं; हालाँकि, परिमाणीकरण इन क्षेत्रों के बाहर के अनुप्रयोगों में भी उपयोगी है, जैसे कि वर्गीकरण पक्षपाती को मापने और वर्गीकरण निष्पक्षता को लागू करने, शब्द बोध अस्पष्टता का प्रदर्शन करने, संसाधनों का आवंटन, और संसाधन एल. क्यू. 2021: एल. क्यू. 2022 की मात्रा निर्धारित करने के लिए सीखने पर पहली अंतर्राष्ट्रीय कार्यशालाः लेक्वा 2022 की मात्रा निर्धारित करने के लिए सीखने पर दूसरी अंतर्राष्ट्रीय कार्यशालाः क्वापी की मात्रा निर्धारित करने के लिए सीखने पर एक मशीन सीखने की प्रतियोगिताः मात्रा निर्धारित करने के लिए एक ओपन-सोर्स पायथन-आधारित सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी।