Winnow (algorithm)
ونو الگورتھم لیبل شدہ مثالوں سے لکیری درجہ بندی سیکھنے کے لیے مشین لرننگ کی ایک تکنیک ہے۔ یہ پرسیپٹرون الگورتھم سے بہت ملتا جلتا ہے۔ تاہم، پرسیپٹرون الگورتھم ایک اضافی وزن اپ ڈیٹ اسکیم کا استعمال کرتا ہے، جبکہ ونو ایک ضرب اسکیم کا استعمال کرتا ہے جو اسے بہت بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی اجازت دیتا ہے جب بہت سے طول و عرض غیر متعلقہ ہوتے ہیں (اس لیے اس کا نام ونو)۔ یہ ایک سادہ الگورتھم ہے جو اعلی جہتی ڈیٹا کو اچھی طرح سے پیمانہ کرتا ہے۔ تربیت کے دوران، ونو کو مثبت اور منفی مثالوں کا ایک سلسلہ دکھایا جاتا ہے۔ ان سے یہ ایک فیصلہ ہائپرپلین سیکھتا ہے جسے پھر نئی مثالوں کو مثبت یا منفی کے طور پر لیبل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ الگورتھم کو آن لائن سیکھنے کی ترتیب میں بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں سیکھنے اور درجہ بندی کے مرحلے کو واضح طور پر الگ نہیں کیا گیا ہے۔ الگورتھم بنیادی الگورتھم، ونو 1، مندرجہ ذیل ہے۔ مثال کی جگہ ہے، یعنی، ہر مثال کو بولین ویلیوڈ خصوصیات کے ایک سیٹ کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔ الگورتھم غیر منفی وزن کو برقرار رکھتا ہے، جو ابتدائی طور پر 1 پر سیٹ ہوتے ہیں، ہر خصوصیت کے لیے ایک وزن۔ جب سیکھنے والے کو ایک مثال دی جاتی ہے، تو یہ لکیری درجہ بندی کرنے والوں کے لیے عام پیشن گوئی کے اصول کا اطلاق کرتا ہے: اگر، تو 1 کی پیش گوئی کریں ورنہ 0 کی پیش گوئی کریں۔ وزن کے ساتھ مل کر، حد مثال کی جگہ میں تقسیم کرنے والے ہائپرپلین کی وضاحت کرتی ہے۔ اچھی حدود حاصل کی جاتی ہیں اگر (نیچے دیکھیں)۔ ہر اس مثال کے لیے جس کے ساتھ اسے پیش کیا گیا ہے، سیکھنے والا مندرجہ ذیل اپ ڈیٹ اصول کا اطلاق کرتا ہے: اگر کسی مثال کی صحیح درجہ بندی کی گئی ہے تو کچھ نہ کریں۔ اگر کسی مثال کی غلط پیش گوئی کی گئی ہے اور صحیح نتیجہ 0 تھا، تو ہر خصوصیت کے لیے، متعلقہ وزن 0 (ڈیموشن مرحلہ) مقرر کیا جاتا ہے۔ اگر کسی مثال کی غلط پیش گوئی کی گئی ہے اور صحیح نتیجہ 1 تھا، تو ہر خصوصیت کے لیے، متعلقہ وزن کو (پروموشن مرحلہ) سے ضرب دی جائے گی۔ کے لیے ایک عام قدر 2 ہے۔ اس بنیادی نقطہ نظر میں بہت سے تغیرات ہیں۔ ونو 2 اسی طرح کا ہے سوائے اس کے کہ ڈیموشن مرحلے میں وزن کو 0 پر سیٹ کرنے کے بجائے تقسیم کیا جاتا ہے۔ متوازن ونو وزن کے دو سیٹ برقرار رکھتا ہے، اور اس طرح دو ہائپرپلین۔ اس کے بعد اسے ملٹی لیبل کی درجہ بندی کے لیے عام کیا جا سکتا ہے۔ غلطیوں کی حدود بعض حالات میں، یہ دکھایا جا سکتا ہے کہ ونو سیکھتے وقت جو غلطیاں کرتا ہے اس کی ایک اوپری حد ہوتی ہے جو ان مثالوں کی تعداد سے آزاد ہوتی ہے جن کے ساتھ اسے پیش کیا جاتا ہے۔ اگر ونو 1 الگورتھم استعمال کرتا ہے اور کسی ٹارگٹ فنکشن پر جو کہ-لیٹرل مونوٹون ڈسجنکشن ہے، تو مثالوں کی کسی بھی ترتیب کے لیے غلطیوں کی کل تعداد اس سے محدود ہے: حوالہ جات کی درجہ بندی کے الگورتھم