Contrast set learning
کنٹریسٹ سیٹ لرننگ ایسوسی ایشن رول لرننگ کی ایک شکل ہے جو ہر مخصوص گروپ کی شناخت کرنے والے کلیدی پیشن گوئی کرنے والوں کو ریورس انجینئرنگ کے ذریعے الگ الگ گروپوں کے درمیان بامعنی اختلافات کی نشاندہی کرنے کی کوشش کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، طلباء کے پول کے لیے صفات کے ایک سیٹ کو دیکھتے ہوئے (ڈگری کی قسم کے لحاظ سے لیبل کیا گیا ہے)، ایک متضاد سیٹ سیکھنے والا بیچلر ڈگری کے متلاشی طلباء اور پی ایچ ڈی ڈگری کے لیے کام کرنے والوں کے درمیان متضاد خصوصیات کی نشاندہی کرے گا۔ جائزہ ڈیٹا مائننگ میں ایک عام عمل درجہ بندی کرنا، کسی شے یا صورتحال کی صفات کو دیکھنا اور اندازہ لگانا ہے کہ مشاہدہ شدہ آئٹم کا تعلق کس زمرے سے ہے۔ جیسا کہ نئے شواہد کا جائزہ لیا جاتا ہے (عام طور پر سیکھنے کے الگورتھم کو ٹریننگ سیٹ فراہم کرکے)، یہ اندازے بہتر اور بہتر ہوتے ہیں۔ برعکس سیٹ سیکھنا مخالف سمت میں کام کرتا ہے۔ جب کہ درجہ بندی کرنے والے اعداد و شمار کے مجموعے کو پڑھتے ہیں اور ایسی معلومات جمع کرتے ہیں جو نئے اعداد و شمار کو مجرد زمروں کی ایک سیریز میں رکھنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں، برعکس سیٹ سیکھنا اس زمرے کو لیتا ہے جس سے کسی آئٹم کا تعلق ہوتا ہے اور شماریاتی ثبوت کو ریورس انجینئر کرنے کی کوشش کرتا ہے جو کسی آئٹم کی شناخت کلاس کے رکن کے طور پر کرتا ہے۔ یعنی، متضاد سیٹ سیکھنے والے کلاس کی تقسیم میں ہونے والی تبدیلیوں کے ساتھ صفات کی اقدار کو جوڑنے والے قواعد تلاش کرتے ہیں۔ وہ کلیدی پیشن گوئی کرنے والوں کی شناخت کرنے کی کوشش کرتے ہیں جو ایک درجہ بندی کو دوسرے سے متصادم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ایرو اسپیس انجینئر نئے راکٹ کے ٹیسٹ لانچ پر ڈیٹا ریکارڈ کر سکتا ہے۔ راکٹ کی رفتار، آپریٹنگ درجہ حرارت، بیرونی دباؤ وغیرہ جیسے عوامل کو نوٹ کرتے ہوئے، پورے لانچ کے دوران باقاعدہ وقفوں پر پیمائش کی جائے گی۔ اگر راکٹ لانچ کئی کامیاب ٹیسٹوں کے بعد ناکام ہو جاتا ہے، تو انجینئر کامیاب اور ناکام ٹیسٹوں کے درمیان فرق کرنے کے لیے کانٹرسٹ سیٹ لرننگ کا استعمال کر سکتا ہے۔ ایک متضاد سیٹ سیکھنے والا ایسوسی ایشن کے اصولوں کا ایک مجموعہ تیار کرے گا جو، جب لاگو ہوتا ہے، تو ہر ناکام ٹیسٹ بمقابلہ کامیاب ٹیسٹ کے کلیدی پیش گوئیوں کی نشاندہی کرے گا (درجہ حرارت بہت زیادہ تھا، ہوا کا دباؤ بہت زیادہ تھا، وغیرہ)۔ کنٹریسٹ سیٹ لرننگ ایسوسی ایشن رول لرننگ کی ایک شکل ہے۔ ایسوسی ایشن رول سیکھنے والے عام طور پر ایک تربیتی سیٹ میں عام طور پر ایک ساتھ ہونے والی صفات کو جوڑنے والے قواعد پیش کرتے ہیں (مثال کے طور پر، وہ لوگ جو چار سالہ پروگراموں میں داخلہ لیتے ہیں اور مکمل کورس کا بوجھ اٹھاتے ہیں وہ بھی کیمپس کے قریب رہتے ہیں)۔ موجودہ صورتحال کو بیان کرنے والے قواعد تلاش کرنے کے بجائے، متضاد سیٹ سیکھنے والے ایسے قواعد تلاش کرتے ہیں جو گروپوں میں ان کی تقسیم میں معنی خیز طور پر مختلف ہوتے ہیں (اور اس طرح، ان گروپوں کے لیے پیشن گوئی کے طور پر استعمال کیے جا سکتے ہیں)۔ مثال کے طور پر، ایک متضاد سیٹ سیکھنے والا پوچھ سکتا ہے، "بیچلر ڈگری والے شخص یا پی ایچ ڈی والے شخص کے کلیدی شناخت کنندگان کیا ہیں، اور پی ایچ ڈی اور بیچلر ڈگری والے لوگ کیسے مختلف ہوتے ہیں؟" معیاری درجہ بندی الگورتھم، جیسے کہ C4.5، کلاس کی اہمیت کا کوئی تصور نہیں رکھتے (یعنی، وہ نہیں جانتے کہ کلاس "اچھی" ہے یا "خراب")۔ ایسے سیکھنے والے بعض مطلوبہ کلاسوں کی طرف تعصب یا اپنی پیش گوئیوں کو فلٹر نہیں کر سکتے۔ چونکہ کنسٹرکٹ سیٹ لرننگ کا مقصد گروپوں کے درمیان بامعنی اختلافات کو دریافت کرنا ہے، اس لیے کچھ درجہ بندی کی طرف سیکھے گئے اصولوں کو نشانہ بنانے کے قابل ہونا مفید ہے۔ متعدد متضاد سیٹ سیکھنے والے، جیسے کہ MINWAL یا TAR الگورتھم کے خاندان، ہر کلاس کو وزن تفویض کرتے ہیں تاکہ سیکھے گئے نظریات کو ان نتائج کی طرف مرکوز کیا جا سکے جو کسی خاص سامعین کے لیے دلچسپی کا باعث ہیں۔ اس طرح، کانٹراسٹ سیٹ لرننگ کو ویٹڈ کلاس لرننگ کی ایک شکل سمجھا جا سکتا ہے۔ مثال: سپر مارکیٹ خریداری معیاری درجہ بندی، ایسوسی ایشن رول لرننگ، اور کانٹراسٹ سیٹ لرننگ کے درمیان فرق کو ایک سادہ سپر مارکیٹ استعارہ سے واضح کیا جا سکتا ہے۔ مندرجہ ذیل چھوٹے ڈیٹا سیٹ میں، ہر صف ایک سپر مارکیٹ ٹرانزیکشن ہے اور ہر "1" اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ آئٹم خریدا گیا تھا (a "0" اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ آئٹم نہیں خریدا گیا تھا): اس ڈیٹا کو دیکھتے ہوئے، ایسوسی ایشن رول لرننگ کو پتہ چل سکتا ہے کہ جو گاہک پیاز اور آلو ایک ساتھ خریدتے ہیں وہ ہیمبرگر کا گوشت بھی خرید سکتے ہیں۔ درجہ بندی سے پتہ چل سکتا ہے کہ جن صارفین نے پیاز، آلو اور ہیمبرگر کا گوشت خریدا تھا وہ کھانا پکانے کے لیے اشیاء خرید رہے تھے۔ کانٹراسٹ سیٹ لرننگ سے پتہ چل سکتا ہے کہ کک آؤٹ کے لیے خریداری کرنے والے صارفین اور سالگرہ کے کھانے کے لیے خریداری کرنے والوں کے درمیان سب سے بڑا فرق یہ ہے کہ کک آؤٹ کے لیے اشیاء حاصل کرنے والے صارفین پیاز، آلو اور ہیمبرگر کا گوشت خریدتے ہیں (اور فوئی گراس یا شیمپین نہیں خریدتے)۔ ٹریٹمنٹ لرننگ ویٹڈ کنسٹرکٹ سیٹ لرننگ کی ایک شکل ہے جو ایک واحد مطلوبہ گروپ لیتا ہے اور اسے باقی ناپسندیدہ گروپوں کے مقابلے میں موازنہ کرتا ہے (مطلوبہ سطح کی نمائندگی ویٹڈ کلاسز کرتی ہیں)۔ نتیجے میں "علاج" اصولوں کا ایک مجموعہ تجویز کرتا ہے جو، جب لاگو ہوتا ہے، تو مطلوبہ نتیجہ کی طرف لے جائے گا۔ علاج سیکھنا مندرجہ ذیل رکاوٹوں کے ذریعے معیاری متضاد سیٹ سیکھنے سے مختلف ہے: تمام گروپوں کے درمیان فرق تلاش کرنے کے بجائے، علاج سیکھنا کسی خاص گروپ کی وضاحت کرتا ہے جس پر توجہ مرکوز کی جائے، اس مطلوبہ گروپنگ پر وزن لگایا جائے، اور باقی گروپوں کو ایک "ناپسندیدہ" زمرے میں جوڑ دیا جائے۔ علاج سیکھنے میں کم سے کم نظریات پر توجہ مرکوز کی گئی ہے۔ عملی طور پر، علاج زیادہ سے زیادہ چار رکاوٹوں تک محدود ہے (یعنی، راکٹ کے اسکیٹ بورڈ سے مختلف ہونے کی تمام وجوہات بتانے کے بجائے، علاج سیکھنے والا ایک سے چار بڑے فرق بتائے گا جو راکٹ کے لیے اعلی سطح پر پیش گوئی کرتے ہیں۔ شماریاتی اہمیت)۔ سادگی پر یہ توجہ علاج سیکھنے والوں کے لیے ایک اہم مقصد ہے۔ علاج سیکھنا سب سے چھوٹی تبدیلی چاہتا ہے جس کا کلاس کی تقسیم پر سب سے زیادہ اثر پڑتا ہے۔ تصوراتی طور پر، علاج سیکھنے والے تمام صفات کے لیے اقدار کی حد کے تمام ممکنہ ذیلی سیٹوں کو تلاش کرتے ہیں۔ اس طرح کی تلاش اکثر عملی طور پر ناقابل عمل ہوتی ہے، لہذا علاج کی تعلیم اکثر اس کے بجائے تیزی سے کٹائی کرنے اور صفات کی حدود کو نظر انداز کرنے پر مرکوز ہوتی ہے، جب اس کا اطلاق ہوتا ہے تو یہ کلاس کی تقسیم کا باعث بنتا ہے جہاں مطلوبہ کلاس اقلیت میں ہوتی ہے۔ مثال: بوسٹن ہاؤسنگ ڈیٹا مندرجہ ذیل مثال بوسٹن شہر سے ہاؤسنگ ڈیٹا کے ڈیٹا سیٹ پر علاج سیکھنے والے TAR3 کے آؤٹ پٹ کو ظاہر کرتی ہے (500 سے زیادہ مثالوں کے ساتھ ایک غیر معمولی عوامی ڈیٹا سیٹ)۔ اس ڈیٹا سیٹ میں، ہر گھر کے لیے متعدد عوامل جمع کیے جاتے ہیں، اور ہر گھر کی درجہ بندی اس کے معیار (کم، درمیانے-کم، درمیانے-اعلی، اور اعلی) کے مطابق کی جاتی ہے۔ مطلوبہ کلاس "ہائی" پر سیٹ کی گئی ہے، اور دیگر تمام کلاسوں کو ناپسندیدہ کے طور پر ایک ساتھ جوڑ دیا گیا ہے۔ علاج سیکھنے والے کی پیداوار مندرجہ ذیل ہے: بیس لائن کلاس کی تقسیم: کم: 29 فیصد میڈلو: 29 فیصد میڈلو: 21 فیصد زیادہ: 21 فیصد تجویز کردہ علاج: [پی ٹی آر اے ٹی آئی او = [12.6.16)، آر ایم = [6.7.9.78] نئی کلاس کی تقسیم: کم: 0 فیصد میڈلو: 0 فیصد میڈلو: 3 فیصد میڈلو: 3 فیصد زیادہ: 97 فیصد بغیر کسی اطلاق شدہ علاج (قواعد) کے، مطلوبہ کلاس کلاس کی تقسیم کا صرف 21 فیصد نمائندگی کرتی ہے۔ تاہم، اگر کوئی 6.7 سے 9.78 کمروں والے گھروں کے ڈیٹا سیٹ کو فلٹر کرتا ہے اور پڑوس میں والدین اور اساتذہ کا تناسب 12.6 سے 16 ہے، تو باقی مثالوں میں سے 97 فیصد مطلوبہ کلاس (اعلی معیار کے مکانات) میں آتے ہیں۔ الگورتھم متعدد الگورتھم ہیں جو برعکس سیٹ سیکھنے کو انجام دیتے ہیں۔ مندرجہ ذیل ذیلی حصے دو مثالیں بیان کرتے ہیں۔ اسٹوکو کانٹرسٹ سیٹ سیکھنے والا اسٹوکو کانٹرسٹ سیٹوں سے سیکھنے کے کام کو ٹری سرچ کے مسئلے کے طور پر پیش کرتا ہے جہاں ٹری کا روٹ نوڈ ایک خالی کانٹرسٹ سیٹ ہوتا ہے۔ بچوں کو صفات کی کینونکل ترتیب کے ذریعے منتخب کردہ اضافی اشیاء کے ساتھ سیٹ میں مہارت حاصل کرکے شامل کیا جاتا ہے (تاکہ ایک ہی نوڈس پر دو بار جانے سے بچ سکیں)۔ بچے ان شرائط کو شامل کرکے تشکیل پاتے ہیں جو دی گئی ترتیب میں موجود تمام شرائط پر عمل کرتی ہیں۔ بنے ہوئے درخت کو چوڑائی سے پہلے تلاش کیا جاتا ہے۔ ہر سطح پر نوڈس کو دیکھتے ہوئے، ڈیٹا سیٹ کو اسکین کیا جاتا ہے اور ہر گروپ کے لیے سپورٹ کو شمار کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد ہر نوڈ کی جانچ پڑتال کی جاتی ہے کہ آیا یہ اہم اور بڑا ہے، کیا اسے تراشا جانا چاہیے، اور کیا نئے بچے پیدا کیے جانے چاہئیں۔ تمام اہم برعکس سیٹ واقع ہونے کے بعد، ایک پوسٹ پروسیسر صارف کو دکھانے کے لیے ایک ذیلی سیٹ کا انتخاب کرتا ہے-کم آرڈر، آسان نتائج پہلے دکھائے جاتے ہیں، اس کے بعد اعلی آرڈر کے نتائج جو "حیرت انگیز اور نمایاں طور پر مختلف" ہوتے ہیں۔ سپورٹ کا حساب ایک کالعدم مفروضے کی جانچ سے آتا ہے کہ کانٹراسٹ سیٹ سپورٹ تمام گروپوں میں برابر ہے (یعنی، کہ کانٹراسٹ سیٹ سپورٹ گروپ کی رکنیت سے آزاد ہے)۔ ہر گروپ کے لیے سپورٹ کاؤنٹ ایک فریکوئنسی ویلیو ہے جس کا تجزیہ ایک ہنگامی ٹیبل میں کیا جا سکتا ہے جہاں ہر صف برعکس سیٹ کی سچائی ویلیو کی نمائندگی کرتی ہے اور ہر کالم متغیر گروپ کی رکنیت کی فریکوئنسی کی نشاندہی کرتا ہے۔ اگر برعکس سیٹ تعدد اور کالعدم مفروضے کے درمیان تناسب میں فرق ہے، تو الگورتھم کو اس بات کا تعین کرنا چاہیے کہ آیا تناسب میں فرق متغیرات کے درمیان تعلق کی نمائندگی کرتا ہے یا اسے بے ترتیب وجوہات سے منسوب کیا جا سکتا ہے۔ اس کا تعین ایک چی مربع ٹیسٹ کے ذریعے مشاہدہ شدہ تعدد کی گنتی کا متوقع گنتی سے موازنہ کرکے کیا جا سکتا ہے۔ نوڈس کو درخت سے تراشا جاتا ہے جب نوڈ کی تمام تخصصات کبھی بھی ایک اہم اور بڑے برعکس سیٹ کا باعث نہیں بن سکتی ہیں۔ کٹائی کا فیصلہ اس پر مبنی ہے: کم از کم انحراف کا سائز: کسی بھی دو گروپوں کی حمایت کے درمیان زیادہ سے زیادہ فرق صارف کی طرف سے مقرر کردہ حد سے زیادہ ہونا چاہیے۔ متوقع خلیے کی تعدد: ہنگامی ٹیبل کی متوقع خلیے کی تعدد صرف اس لیے کم ہو سکتی ہے کیونکہ برعکس سیٹ خاص ہوتا ہے۔ جب یہ تعدد بہت کم ہوتی ہیں، تو چی مربع ٹیسٹ کی صداقت کی خلاف ورزی ہوتی ہے۔ حدود: اعداد و شمار کی تقسیم پر ایک اوپری حد رکھی جاتی ہے جس کا حساب اس وقت لگایا جاتا ہے جب صفر مفروضہ درست ہوتا ہے۔ نوڈس کو اس وقت تراشا جاتا ہے جب اس کٹ آف کو پورا کرنا ممکن نہیں ہوتا ہے۔ ٹی اے آر 3 ویٹڈ کانٹرسٹ سیٹ لرنر دو بنیادی تصورات پر مبنی ہے-ایک رول سیٹ کی لفٹ اور سپورٹ۔ قواعد کے ایک سیٹ کی لفٹ وہ تبدیلی ہے جو کچھ فیصلے اس فیصلے کو مسلط کرنے کے بعد مثالوں کے ایک سیٹ میں کرتے ہیں (یعنی، کسی اصول کے نفاذ کے جواب میں کلاس کی تقسیم کیسے بدلتی ہے)۔ ٹی اے آر 3 اصولوں کا سب سے چھوٹا مجموعہ تلاش کرتا ہے جو ہر کلاس سے منسلک وزن کے مجموعے میں سب سے بڑی تبدیلیوں کو اس تعدد سے ضرب دیتا ہے جس پر ہر کلاس واقع ہوتی ہے۔ لفٹ کا حساب اس سیٹ کے اسکور کو تقسیم کرکے کیا جاتا ہے جس میں قواعد کا سیٹ بیس لائن سیٹ کے اسکور کے ذریعہ عائد کیا جاتا ہے (یعنی کوئی اصول لاگو نہیں ہوتے ہیں)۔ نوٹ کریں کہ لفٹ اسکورنگ فنکشن کو الٹ کر، ٹی اے آر 3 سیکھنے والا بقیہ کلاسوں کے لیے بھی انتخاب کر سکتا ہے اور ٹارگٹ کلاس کو مسترد کر سکتا ہے۔ اکیلے مقرر کردہ اصول کے لفٹ پر انحصار کرنا دشواری کا باعث ہے۔ غلط یا گمراہ کن ڈیٹا شور، اگر ناکام مثالوں سے منسلک ہے، تو اس کے نتیجے میں ایک حد سے زیادہ قاعدہ سیٹ ہو سکتا ہے۔ اس طرح کے زیادہ فٹ شدہ ماڈل کا لفٹ اسکور بڑا ہو سکتا ہے، لیکن یہ ڈیٹا سیٹ کے اندر موجودہ حالات کی درست عکاسی نہیں کرتا ہے۔ اوورفٹنگ سے بچنے کے لیے، ٹی اے آر 3 سپورٹ تھریشولڈ کا استعمال کرتا ہے اور ان تمام اصولوں کو مسترد کرتا ہے جو اس تھریشولڈ کے غلط رخ پر آتے ہیں۔ ٹارگٹ کلاس کو دیکھتے ہوئے، سپورٹ تھریشولڈ صارف کی فراہم کردہ قیمت (عام طور پر 0.2) ہوتی ہے جس کا موازنہ ٹارگٹ کلاس کی فریکوئنسی کے تناسب سے کیا جاتا ہے جب رول سیٹ کو مجموعی ڈیٹا سیٹ میں اس کلاس کی فریکوئنسی پر لاگو کیا جاتا ہے۔ ٹی اے آر 3 اس حد سے کم سپورٹ کے ساتھ قوانین کے تمام سیٹوں کو مسترد کرتا ہے۔ اعلی لفٹ اور اعلی سپورٹ ویلیو دونوں کی ضرورت سے، ٹی اے آر 3 نہ صرف مثالی رول سیٹ واپس کرتا ہے، بلکہ اصولوں کے چھوٹے سیٹوں کی بھی حمایت کرتا ہے۔ جتنے کم قوانین اپنائے جائیں گے، ان اصولوں کی حمایت کرنے والے اتنے ہی زیادہ ثبوت موجود ہوں گے۔ ٹی اے آر 3 الگورتھم صرف اعلی ہیورسٹک ویلیو کے ساتھ ایٹریبیوٹ ویلیو کی حدود سے اصولوں کے سیٹ بناتا ہے۔ الگورتھم پہلے ہر خاصیت کی قدر کی حدود کے لفٹ اسکور کا تعین کرکے اس بات کا تعین کرتا ہے کہ کون سی حدود استعمال کرنی ہیں۔ ان انفرادی اسکور کو پھر ترتیب دیا جاتا ہے اور مجموعی امکان کی تقسیم میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ ٹی اے آر 3 تصادفی طور پر اس تقسیم سے اقدار کا انتخاب کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ کم اسکور کرنے والی حدود کا انتخاب ہونے کا امکان نہیں ہے۔ امیدوار اصول سیٹ بنانے کے لیے، کئی حدود کو منتخب کیا جاتا ہے اور ملایا جاتا ہے۔ ان امیدوار اصول سیٹوں کو پھر اسکور کیا جاتا ہے اور ترتیب دیا جاتا ہے۔ اگر صارف کی طرف سے متعین کردہ راؤنڈز کی تعداد کے بعد کوئی بہتری نظر نہیں آتی ہے، تو الگورتھم ختم ہو جاتا ہے اور ٹاپ اسکورنگ رول سیٹ واپس کر دیتا ہے۔ حوالہ جات ڈیٹا مینجمنٹ ڈیٹا مائننگ