Preference learning
वरीयता सीखना मशीन लर्निंग में एक उपक्षेत्र है, जो प्रेक्षित वरीयता जानकारी के आधार पर एक वर्गीकरण विधि है। पर्यवेक्षित अधिगम के दृष्टिकोण से, वरीयता शिक्षण उन वस्तुओं के एक समूह पर प्रशिक्षण देता है जो लेबल या अन्य वस्तुओं के प्रति वरीयता रखते हैं और सभी वस्तुओं के लिए वरीयताओं की भविष्यवाणी करते हैं। जबकि वरीयता सीखने की अवधारणा कुछ समय के लिए अर्थशास्त्र जैसे कई क्षेत्रों में उभरी है, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में एक अपेक्षाकृत नया विषय है। पिछले दशक में कई कार्यशालाएं वरीयता सीखने और संबंधित विषयों पर चर्चा कर रही हैं। कार्य वरीयता सीखने में मुख्य कार्य "श्रेणी के लिए सीखना" में समस्याओं से संबंधित है। विभिन्न प्रकार की वरीयता जानकारी के अनुसार, कार्यों को पुस्तक में तीन मुख्य समस्याओं के रूप में वर्गीकृत किया गया हैः लेबल रैंकिंग लेबल रैंकिंग में, मॉडल में एक उदाहरण स्थान और लेबल का एक सीमित सेट होता है। वरीयता जानकारी उस प्रपत्र में दी गई है जो दर्शाता है कि उदाहरण के बजाय वरीयता दिखाता है। वरीयता जानकारी के एक समूह का उपयोग मॉडल में प्रशिक्षण डेटा के रूप में किया जाता है। इस मॉडल का कार्य किसी भी उदाहरण के लिए लेबलों के बीच एक वरीयता श्रेणी खोजना है। यह देखा गया कि कुछ पारंपरिक वर्गीकरण समस्याओं को लेबल रैंकिंग समस्या के ढांचे में सामान्यीकृत किया जा सकता हैः यदि एक प्रशिक्षण उदाहरण को वर्ग के रूप में लेबल किया जाता है, तो इसका तात्पर्य है कि। बहु-लेबल मामले में, लेबल के एक सेट के साथ जुड़ा होता है और इस प्रकार मॉडल वरीयता जानकारी का एक सेट निकाल सकता है। इस वरीयता जानकारी और एक उदाहरण के वर्गीकरण परिणाम पर एक वरीयता मॉडल को प्रशिक्षित करना केवल संबंधित शीर्ष रैंकिंग लेबल है। इंस्टेंस रैंकिंग में इंस्टेंस स्पेस और लेबल सेट भी होता है। इस कार्य में, लेबल को एक निश्चित क्रम के लिए परिभाषित किया जाता है और प्रत्येक उदाहरण एक लेबल से जुड़ा होता है। प्रशिक्षण डेटा के रूप में उदाहरणों का एक सेट देते हुए, इस कार्य का लक्ष्य उदाहरणों के एक नए सेट के लिए रैंकिंग क्रम खोजना है। ऑब्जेक्ट रैंकिंग ऑब्जेक्ट रैंकिंग उदाहरण रैंकिंग के समान है सिवाय इसके कि कोई भी लेबल उदाहरणों से जुड़ा नहीं है। प्रपत्र में जोड़ीदार वरीयता जानकारी के एक सेट को देखते हुए और मॉडल को उदाहरणों के बीच एक रैंकिंग क्रम का पता लगाना चाहिए। तकनीक वरीयता जानकारी के दो व्यावहारिक प्रतिनिधित्व हैं। एक असाइनिंग है और दो वास्तविक संख्याओं के साथ और क्रमशः ऐसा है। दूसरा सभी जोड़ों के लिए एक द्विआधारी मान निर्धारित कर रहा है जो दर्शाता है कि क्या या। इन दो अलग-अलग प्रतिनिधित्वों के अनुरूप, सीखने की प्रक्रिया में दो अलग-अलग तकनीकें लागू की जाती हैं। उपयोगिता कार्य यदि हम डेटा से वास्तविक संख्याओं का मानचित्रण पा सकते हैं, तो डेटा को श्रेणीबद्ध करके वास्तविक संख्याओं को श्रेणीबद्ध करके हल किया जा सकता है। इस मानचित्रण को उपयोगिता कार्य कहा जाता है। लेबल रैंकिंग के लिए मानचित्रण एक ऐसा कार्य है। उदाहरण के लिए श्रेणीकरण और वस्तु श्रेणीकरण, मानचित्रण एक कार्य है। उपयोगिता कार्य का पता लगाना एक प्रतिगमन सीखने की समस्या है जो मशीन सीखने में अच्छी तरह से विकसित है। वरीयता संबंध वरीयता जानकारी के द्विआधारी प्रतिनिधित्व को वरीयता संबंध कहा जाता है। विकल्पों की प्रत्येक जोड़ी (उदाहरण या लेबल) के लिए, एक द्विआधारी विधेय को पारंपरिक पर्यवेक्षण सीखने के दृष्टिकोण से सीखा जा सकता है। फ़र्नक्रान्ज़ और हुल्लरमेयर ने लेबल रैंकिंग समस्या में इस दृष्टिकोण का प्रस्ताव रखा। ऑब्जेक्ट रैंकिंग के लिए, कोहेन एट अल द्वारा एक प्रारंभिक दृष्टिकोण है। रैंकिंग की भविष्यवाणी करने के लिए वरीयता संबंधों का उपयोग करना इतना सहज नहीं होगा। चूँकि वरीयता संबंध सकर्मक नहीं है, इसका तात्पर्य है कि उन संबंधों को संतुष्ट करने वाला श्रेणीकरण समाधान कभी-कभी पहुंच से बाहर हो सकता है, या एक से अधिक समाधान हो सकते हैं। एक अधिक सामान्य दृष्टिकोण एक रैंकिंग समाधान खोजना है जो वरीयता संबंधों के साथ अधिकतम रूप से सुसंगत हो। यह दृष्टिकोण जोड़ीदार वर्गीकरण का एक स्वाभाविक विस्तार है। उपयोगकर्ता वरीयता की प्रतिक्रिया के अनुसार खोज परिणामों की रैंकिंग में वरीयता सीखने का उपयोग किया जा सकता है। एक प्रश्न और दस्तावेजों के एक समूह को देखते हुए, इस प्रश्न के साथ प्रासंगिकता के अनुरूप दस्तावेजों की श्रेणी का पता लगाने के लिए एक शिक्षण मॉडल का उपयोग किया जाता है। इस क्षेत्र में अनुसंधान पर अधिक चर्चा टाई-यान लियू के सर्वेक्षण पत्र में पाई जा सकती है। वरीयता सीखने का एक अन्य अनुप्रयोग अनुशंसा प्रणाली है। ऑनलाइन स्टोर वरीयता मॉडल सीखने के लिए ग्राहक के खरीद रिकॉर्ड का विश्लेषण कर सकता है और फिर ग्राहकों को इसी तरह के उत्पादों की सिफारिश कर सकता है। इंटरनेट सामग्री प्रदाता अधिक उपयोगकर्ता पसंदीदा सामग्री प्रदान करने के लिए उपयोगकर्ता की रेटिंग का उपयोग कर सकते हैं। यह भी देखें कि संदर्भों को श्रेणीबद्ध करना सीखना बाहरी लिंक वरीयता शिक्षण साइट सूचना पुनर्प्राप्ति तकनीक मशीन लर्निंग