Waffles (machine learning)
वफ़ल ब्रिघम यंग विश्वविद्यालय में विकसित मशीन लर्निंग संचालन करने के लिए कमांड-लाइन उपकरणों का एक संग्रह है। ये उपकरण सी + + में लिखे गए हैं और जीएनयू लेसर जनरल पब्लिक लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं। विवरण वैफल्स मशीन लर्निंग टूलकिट में मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग से संबंधित विभिन्न कार्यों को करने के लिए कमांड-लाइन उपकरण होते हैं। वफ़ल का प्राथमिक ध्यान ऐसे उपकरण प्रदान करना है जो लिखित प्रयोगों या प्रक्रियाओं में उपयोग करने के लिए सरल हों। उदाहरण के लिए, वैफल्स में शामिल पर्यवेक्षित सीखने के एल्गोरिदम सभी बहु-आयामी लेबल, वर्गीकरण और प्रतिगमन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, स्वचालित रूप से लापता मूल्यों को आरोपित करते हैं, और स्वचालित रूप से डेटा को एक प्रकार में बदलने के लिए आवश्यक फ़िल्टर लागू करते हैं जिसे एल्गोरिदम समर्थन कर सकता है, जैसे कि मनमाने ढंग से सीखने के एल्गोरिदम का उपयोग मनमाने ढंग से डेटा सेट के साथ किया जा सकता है। कई अन्य मशीन लर्निंग टूलकिट समान कार्यक्षमता प्रदान करते हैं, लेकिन उपयोगकर्ता को डेटा फिल्टर और परिवर्तनों को स्पष्ट रूप से कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता होती है ताकि इसे किसी विशेष लर्निंग एल्गोरिदम के साथ संगत बनाया जा सके। वैफल्स में प्रदान किए गए एल्गोरिदम में स्वचालित रूप से अपने स्वयं के मापदंडों को ट्यून करने की क्षमता भी होती है (अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल ओवरहेड की लागत के साथ)। क्योंकि वफ़ल को स्क्रिप्ट-क्षमता के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह जानबूझकर अपने उपकरणों को चित्रमय वातावरण में प्रस्तुत करने से बचाता है। हालाँकि, इसमें एक चित्रमय "विज़ार्ड" उपकरण शामिल है जो उपयोगकर्ता को एक कमांड उत्पन्न करने के लिए मार्गदर्शन करता है जो एक वांछित कार्य करेगा। यह विज़ार्ड वास्तव में ऑपरेशन नहीं करता है, लेकिन उपयोगकर्ता को उस कमांड को पेस्ट करने की आवश्यकता होती है जो वह एक कमांड टर्मिनल या स्क्रिप्ट में उत्पन्न करता है। इस डिजाइन को प्रेरित करने वाला विचार उपयोगकर्ता को एक ग्राफिकल इंटरफेस में "लॉक इन" होने से रोकना है। सभी वफ़ल उपकरणों को सी + + वर्ग पुस्तकालय में कार्यक्षमता के आसपास पतले आवरण के रूप में लागू किया जाता है। इससे स्क्रिप्टेड प्रक्रियाओं को न्यूनतम प्रयास के साथ देशी अनुप्रयोगों में बदलना संभव हो जाता है। वफ़ल को पहली बार 2005 में एक मुक्त स्रोत परियोजना के रूप में जारी किया गया था। उस समय से, इसे ब्रिघम यंग विश्वविद्यालय में विकसित किया गया है, जिसमें लगभग हर 6-9 महीने में एक नया संस्करण जारी किया गया है। वफ़ल एक संक्षिप्त नाम नहीं है-टूलकिट का नाम ऐतिहासिक कारणों से भोजन के नाम पर रखा गया था। फायदे अन्य लोकप्रिय ओपन सोर्स मशीन लर्निंग टूलकिट के विपरीत वफ़ल के कुछ फायदों में शामिल हैंः वफ़ल अपने उपकरणों को सरल बनाने के लिए स्वचालित रूप से डेटा प्रारूप से संबंधित कई मुद्दों का ध्यान रखता है। क्योंकि इसे सी + + में लागू किया गया है, इसके कई एल्गोरिदम विशेष रूप से तेज हैं। इसके अलावा, किसी भी आभासी मशीन पर निर्भरता की कमी से अन्य अनुप्रयोगों के साथ संयोजन में तैनात करना आसान हो जाता है। वैफल्स में शामिल कार्यक्षमता बहुत व्यापक है, जिसमें आयामी कमी, सहयोगी फ़िल्टरिंग, विज़ुअलाइज़ेशन, क्लस्टरिंग, पर्यवेक्षित सीखने, अनुकूलन, रैखिक बीजगणित, डेटा परिवर्तन, छवि और संकेत प्रसंस्करण, नीति सीखने और विरल मैट्रिक्स संचालन के लिए एल्गोरिदम शामिल हैं। नुकसान हालांकि वफ़ल महत्वपूर्ण चौड़ाई प्रदान करता है, लेकिन इसमें कई टूलकिट की गहराई का अभाव है जो मशीन सीखने के एक विशेष क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उदाहरण के लिए, वेका (मशीन लर्निंग) टूलकिट, वेफल्स की तुलना में कई अधिक वर्गीकरण एल्गोरिदम प्रदान करता है। वफ़ल में केवल एक सीमित ग्राफिकल इंटरफेस है। वेका (मशीन लर्निंग) रैपिडमाइनर (पूर्व में YALE (अभी तक एक और लर्निंग एनवायरनमेंट)) भी देखें, जो संख्यात्मक विश्लेषण सॉफ्टवेयर संदर्भ डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर की जावा सूची में लागू एक वाणिज्यिक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है।