Quantification (machine learning)
இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவுச் சுரங்கத்தில், அளவீடு (அளவிடுவதற்கான கற்றல் அல்லது மேற்பார்வையிடப்பட்ட பரவலான மதிப்பீடு அல்லது வகுப்பு முன் மதிப்பீடு என்று அழைக்கப்படுகிறது) என்பது பெயரிடப்படாத தரவு உருப்படிகளின் மாதிரியில் ஆர்வமுள்ள வகுப்புகளின் உறவினர் அதிர்வெண்களை (பரவலான மதிப்புகள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) மதிப்பிடும் மாதிரிகளைப் (அளவீடுகள்) பயிற்றுவிப்பதற்காக மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலைப் பயன்படுத்துவதற்கான பணியாகும். உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட அரசியல் வேட்பாளரைப் பற்றிய கருத்துக்களை வெளிப்படுத்த அறியப்பட்ட 100,000 பெயரிடப்படாத ட்வீட்களின் மாதிரியில், 'பாசிட்டிவ்' வகுப்பைச் சேர்ந்த இந்த 100,000 ட்வீட்களின் சதவீதத்தை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு அளவீட்டாளர் பயன்படுத்தப்படலாம் (அதாவது, இது இந்த வேட்பாளருக்கு ஒரு நேர்மறையான நிலைப்பாட்டை வெளிப்படுத்துகிறது), மேலும் 'நடுநிலை' மற்றும் 'எதிர்மறை' வகுப்புகளுக்கும் இதைச் செய்யலாம். அளவீடு என்பது ஒரு (தனித்துவமான) நிகழ்தகவு விநியோகத்தை மதிப்பிடும் பயிற்சி முன்கணிப்பாளர்களின் பணியாகவும் பார்க்கப்படலாம், அதாவது, ஆர்வமுள்ள வகுப்புகளில் பொருட்களின் அறியப்படாத உண்மையான விநியோகத்தை தோராயமாக மதிப்பிடும் ஒரு கணிக்கப்பட்ட விநியோகத்தை உருவாக்குகிறது. அளவீடு வகைப்பாட்டிலிருந்து வேறுபட்டது, ஏனெனில் வகைப்பாட்டின் குறிக்கோள் தனிப்பட்ட தரவு உருப்படிகளின் வகுப்பு லேபிள்களைக் கணிப்பதாகும், அதே நேரத்தில் தரவு உருப்படிகளின் தொகுப்புகளின் வகுப்பு பரவல் மதிப்புகளைக் கணிப்பதே அளவீட்டின் குறிக்கோள். அளவீடு பின்னடைவிலிருந்து வேறுபட்டது, ஏனெனில் பின்னடைவில் பயிற்சி தரவு உருப்படிகள் உண்மையான மதிப்புள்ள லேபிள்களைக் கொண்டுள்ளன, அதே நேரத்தில் அளவீட்டில் பயிற்சி தரவு உருப்படிகள் வகுப்பு லேபிள்களைக் கொண்டுள்ளன. பெயரிடப்படாத அனைத்து நிகழ்வுகளையும் வகைப்படுத்துவதன் மூலமும், பின்னர் ஒவ்வொரு வகுப்பிற்கும் ('வகைப்படுத்துதல் மற்றும் எண்ணிக்கை' முறை) காரணமான நிகழ்வுகளை எண்ணுவதன் மூலமும் அளவீட்டைச் செய்வது பொதுவாக துணை உகந்த அளவீட்டு துல்லியத்திற்கு வழிவகுக்கிறது என்று பல ஆராய்ச்சி படைப்புகளில் காட்டப்பட்டுள்ளது. இந்த துணை உகந்த தன்மையை 'வாப்னிக் கொள்கையின்' நேரடி விளைவாகக் காணலாம், இது கூறுகிறதுஃ எங்கள் விஷயத்தில், நேரடியாக தீர்க்கப்பட வேண்டிய சிக்கல் அளவீடு ஆகும், அதே நேரத்தில் மிகவும் பொதுவான இடைநிலை சிக்கல் வகைப்பாடு ஆகும். 'வகைப்படுத்துதல் மற்றும் எண்ணிக்கை' முறையின் துணை உகந்த தன்மையின் விளைவாக, அளவீடு அதன் சொந்த உரிமையில் ஒரு பணியாக உருவாகியுள்ளது, வகைப்பாட்டிலிருந்து வேறுபட்டது (குறிக்கோள்கள், முறைகள், நுட்பங்கள் மற்றும் மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகளில்). அளவீட்டு பணிகள் பயன்படுத்தப்படும் வகுப்புகளின் தொகுப்பின் சிறப்பியல்புகளின்படி அளவீட்டின் முக்கிய மாறுபாடுகள் பின்வருமாறுஃ பைனரி அளவீடு, இதில் வகுப்புகள் மட்டுமே உள்ளன மற்றும் ஒவ்வொரு தரவு உருப்படியும் அவற்றில் ஒன்றைச் சேர்ந்தவை; ஒற்றை-லேபிள் மல்டி கிளாஸ் அளவீடு, வகுப்புகளுடன் தொடர்புடையது மற்றும் ஒவ்வொரு தரவு உருப்படியும் அவற்றில் ஒன்றைச் சேர்ந்தது; ஒற்றை-லேபிள் மல்டி கிளாஸ் வழக்குடன் தொடர்புடைய சாதாரண அளவீடு, இதில் வகுப்புகளின் தொகுப்பில் மொத்த வரிசை வரையறுக்கப்படுகிறது. மிகவும் அறியப்பட்ட அளவீட்டு முறைகள் பைனரி வழக்கு அல்லது ஒற்றை-லேபிள் மல்டி கிளாஸ் வழக்கை உரையாற்றுகின்றன, அவற்றில் சில மட்டுமே வரிசை வழக்கை உரையாற்றுகின்றன. கலவை மாதிரி (எம்எம்) முறை, எச். டி. ஐ முறை, எஸ். வி. எம் (கேஎல்டி) மற்றும் எஸ். வி. எம் (கியூ) ஆகியவை பைனரி-மட்டும் முறைகளில் அடங்கும். பைனரி வழக்கு மற்றும் ஒற்றை-லேபிள் மல்டி கிளாஸ் வழக்கு ஆகிய இரண்டையும் கையாளக்கூடிய முறைகளில் நிகழ்தகவு வகைப்படுத்தல் மற்றும் எண்ணிக்கை (பி. சி. சி), சரிசெய்யப்பட்ட வகைப்படுத்தல் மற்றும் எண்ணிக்கை (ஏ. சி. சி), நிகழ்தகவு சரிசெய்யப்பட்ட வகைப்படுத்தல் மற்றும் எண்ணிக்கை (பி. ஏ. சி. சி) மற்றும் சீரன்ஸ்-லாட்டின்-டெகாஸ்டெக்கர் ஈ. எம்-அடிப்படையிலான முறை (எஸ். எல். டி) ஆகியவை அடங்கும். ஆர்டினல் கேஸ் முறைகளில் ஆர்டினல் குவான்டிஃபிகேஷன் ட்ரீ (OQT) மற்றும் மேற்கூறிய ACC, PACC மற்றும் SLD முறைகளின் ஆர்டினல் பதிப்பு ஆகியவை அடங்கும். அளவீட்டிற்கான மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் ஒரு அளவீட்டு முறையின் பிழையை மதிப்பிடுவதற்கு பல மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் பயன்படுத்தப்படலாம். அளவீடு என்பது ஒரு உண்மையான நிகழ்தகவு விநியோகத்தை மதிப்பிடும் ஒரு கணிக்கப்பட்ட நிகழ்தகவு விநியோகத்தை உருவாக்குவதைக் கொண்டிருப்பதால், இந்த மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் இரண்டு நிகழ்தகவு விநியோகங்களை ஒப்பிடுகின்றன. அளவீட்டிற்கான பெரும்பாலான மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் வேறுபாடுகளின் வகுப்பைச் சேர்ந்தவை. பைனரி அளவீட்டு மற்றும் ஒற்றை-லேபிள் மல்டி கிளாஸ் அளவீட்டிற்கான மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் முழுமையான பிழை வர்க்க பிழை தொடர்புடைய முழுமையான பிழை குல்பேக்-லீப்லர் வேறுபாடு பியர்சன் வேறுபாடு வரிசை அளவீட்டிற்கான மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் இயல்பாக்கப்பட்ட பொருத்தம் தூரம் (பூமியை நகர்த்துபவரின் தூரத்தின் ஒரு குறிப்பிட்ட வழக்கு) ரூட் இயல்பாக்கப்பட்ட வரிசை-விழிப்புணர்வு தூர பயன்பாடுகள் அளவீடு சமூக அறிவியல், தொற்றுநோயியல், சந்தை ஆராய்ச்சி மற்றும் சுற்றுச்சூழல் மாடலிங் போன்ற துறைகளில் சிறப்பு ஆர்வத்தைக் கொண்டுள்ளது, ஏனெனில் இந்த துறைகள் ஒட்டுமொத்த தரவுகளுடன் இயல்பாகவே அக்கறை கொண்டுள்ளன; இருப்பினும், வகைப்பாட்டு சார்பு அளவிடுதல் மற்றும் வகைப்பாட்டு நியாயத்தை அமல்படுத்துதல், சொல் உணர்வு வேறுபாடு, வளங்களை ஒதுக்குதல் மற்றும் இந்த துறைகளுக்கு வெளியே உள்ள பயன்பாடுகளிலும் அளவீடு பயனுள்ளதாக இருக்கும். வளங்கள் LQ 2021: LQ 2022 ஐ அளவிட கற்றல் குறித்த 1 வது சர்வதேச பட்டறைஃ லெகுவா 2022 ஐ அளவிட கற்றல் குறித்த 2 வது சர்வதேச பட்டறைஃ குவாபியை அளவிட கற்றல் குறித்த இயந்திர கற்றல் போட்டிஃ அளவீட்டிற்கான திறந்த மூல பைதான் அடிப்படையிலான மென்பொருள் நூலகம் குறிப்புகள் இயந்திர கற்றல்