Quantification (machine learning)
مشین لرننگ اور ڈیٹا مائننگ میں، کوانٹیفیکیشن (مختلف طور پر کوانٹیفائی کرنا سیکھنا، یا سپروائزڈ پریولینس تخمینہ، یا کلاس پری تخمینہ کہا جاتا ہے) ماڈلز (کوانٹیفائرز) کو تربیت دینے کے لیے سپروائزڈ لرننگ کا استعمال کرنے کا کام ہے جو غیر لیبل شدہ ڈیٹا آئٹمز کے نمونے میں دلچسپی کی کلاسوں کی متعلقہ تعدد (جسے پریولینس ویلیوز بھی کہا جاتا ہے) کا اندازہ لگاتا ہے۔ مثال کے طور پر، 100,000 غیر لیبل شدہ ٹویٹس کے نمونے میں جو کسی مخصوص سیاسی امیدوار کے بارے میں رائے کا اظہار کرنے کے لیے جانا جاتا ہے، ان 100,000 ٹویٹس کے فیصد کا اندازہ لگانے کے لیے ایک مقداری استعمال کیا جا سکتا ہے جو کلاس 'مثبت' سے تعلق رکھتے ہیں (یعنی، جو اس امیدوار کے تئیں مثبت موقف ظاہر کرتے ہیں)، اور کلاس 'غیر جانبدار' اور 'منفی' کے لیے بھی ایسا ہی کرنے کے لیے۔ مقدار کو تربیتی پیشن گوئی کرنے والوں کے کام کے طور پر بھی دیکھا جا سکتا ہے جو ایک (مجرد) امکان کی تقسیم کا تخمینہ لگاتے ہیں، یعنی، جو ایک پیش گوئی شدہ تقسیم پیدا کرتا ہے جو دلچسپی کی کلاسوں میں اشیاء کی نامعلوم حقیقی تقسیم کا تخمینہ لگاتا ہے۔ کوانٹیفیکیشن درجہ بندی سے مختلف ہے، کیونکہ درجہ بندی کا مقصد انفرادی ڈیٹا آئٹمز کے کلاس لیبلز کی پیش گوئی کرنا ہے، جبکہ کوانٹیفیکیشن کا مقصد ڈیٹا آئٹمز کے سیٹوں کی کلاس پریولینس ویلیوز کی پیش گوئی کرنا ہے۔ کوانٹیفیکیشن ریگریشن سے بھی مختلف ہے، کیونکہ ریگریشن میں ٹریننگ ڈیٹا آئٹمز میں حقیقی قدر والے لیبل ہوتے ہیں، جبکہ کوانٹیفیکیشن میں ٹریننگ ڈیٹا آئٹمز میں کلاس لیبل ہوتے ہیں۔ متعدد تحقیقی کاموں میں یہ دکھایا گیا ہے کہ تمام غیر لیبل شدہ مثالوں کی درجہ بندی کرکے اور پھر ہر کلاس ('درجہ بندی اور گنتی' کا طریقہ) سے منسوب مثالوں کی گنتی کرکے مقدار کی کارکردگی انجام دینا عام طور پر ذیلی مقدار کی درستگی کا باعث بنتا ہے۔ اس سب آپٹیمیلیٹی کو 'ویپنک کے اصول' کے براہ راست نتیجہ کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے، جس میں کہا گیا ہے: ہمارے معاملے میں، براہ راست حل کیا جانے والا مسئلہ مقداری ہے، جبکہ زیادہ عام انٹرمیڈیٹ مسئلہ درجہ بندی ہے۔ 'درجہ بندی اور گنتی' کے طریقہ کار کی ذیلی اصلاح کے نتیجے میں، مقدار بندی اپنے طور پر ایک کام کے طور پر تیار ہوئی ہے، جو درجہ بندی سے مختلف (اہداف، طریقوں، تکنیکوں اور تشخیصی اقدامات میں) ہے۔ کوانٹیفیکیشن کے کام استعمال شدہ کلاسوں کے سیٹ کی خصوصیات کے مطابق کوانٹیفیکیشن کے اہم متغیرات یہ ہیں: بائنری کوانٹیفیکیشن، اس معاملے کے مطابق جس میں صرف کلاسز ہیں اور ہر ڈیٹا آئٹم کا تعلق بالکل ان میں سے ایک سے ہے۔ سنگل لیبل ملٹی کلاس کوانٹیفیکیشن، کلاسوں کے معاملے کے مطابق اور ہر ڈیٹا آئٹم کا تعلق بالکل ان میں سے ایک سے ہے۔ عام کوانٹیفیکیشن، سنگل لیبل ملٹی کلاس کیس کے مطابق جس میں کلاسوں کے سیٹ پر کل آرڈر کی وضاحت کی جاتی ہے۔ زیادہ تر معروف مقداری طریقے بائنری کیس یا سنگل لیبل ملٹی کلاس کیس کو حل کرتے ہیں، اور ان میں سے صرف چند ہی آرڈینل کیس کو حل کرتے ہیں۔ بائنری صرف طریقوں میں مکسچر ماڈل (ایم ایم) طریقہ، ایچ ڈی وائی طریقہ، ایس وی ایم (کے ایل ڈی)، اور ایس وی ایم (کیو) شامل ہیں۔ وہ طریقے جو بائنری کیس اور سنگل لیبل ملٹی کلاس کیس دونوں سے نمٹ سکتے ہیں ان میں ممکنہ درجہ بندی اور گنتی (پی سی سی)، ایڈجسٹڈ درجہ بندی اور گنتی (اے سی سی)، ممکنہ ایڈجسٹڈ درجہ بندی اور گنتی (پی اے سی سی)، اور سیرینس-لیٹین-ڈیکاسٹیکر ای ایم پر مبنی طریقہ (ایس ایل ڈی) شامل ہیں۔ آرڈینل کیس کے طریقوں میں آرڈینل کوانٹیفیکیشن ٹری (او کیو ٹی)، اور مذکورہ بالا اے سی سی، پی اے سی سی، اور ایس ایل ڈی طریقوں کا آرڈینل ورژن شامل ہیں۔ مقدار کے لیے تشخیص کے اقدامات مقدار کے طریقہ کار کی غلطی کا اندازہ کرنے کے لیے کئی تشخیصی اقدامات استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ چونکہ مقدار میں پیش گوئی شدہ امکانات کی تقسیم پیدا کرنے پر مشتمل ہوتا ہے جو امکانات کی حقیقی تقسیم کا تخمینہ لگاتا ہے، یہ تشخیصی اقدامات وہ ہیں جو امکانات کی دو تقسیموں کا موازنہ کرتے ہیں۔ مقدار کے لیے زیادہ تر تشخیصی اقدامات انحراف کی کلاس سے تعلق رکھتے ہیں۔ بائنری کوانٹیفیکیشن اور سنگل لیبل ملٹی کلاس کوانٹیفیکیشن کے لیے تشخیصی اقدامات مطلق ایرر اسکوائرڈ ایرر ریلیٹو مطلق ایرر کل بیک-لیبلر ڈائیورجنس پیئرسن ڈائیورجنس آرڈینل کوانٹیفیکیشن کے لیے تشخیصی اقدامات نارملائزڈ میچ ڈسٹنس ہیں (ارتھ موورز ڈسٹنس کا ایک خاص معاملہ) روٹ نارملائزڈ آرڈر-اویئر ڈسٹنس ایپلی کیشنز کوانٹیفیکیشن سماجی علوم، وبائی امراض، مارکیٹ ریسرچ، اور ماحولیاتی ماڈلنگ جیسے شعبوں میں خصوصی دلچسپی کا حامل ہے، کیونکہ ان شعبوں کا تعلق فطری طور پر مجموعی ڈیٹا سے ہے۔ تاہم، ان شعبوں سے باہر کی ایپلی کیشنز میں بھی کوانٹیفیکیشن مفید ہے، جیسے کہ درجہ بندی کے تعصب کی پیمائش اور درجہ بندی کے انصاف کو نافذ کرنا، لفظ کے لحاظ سے ابہام کا مظاہرہ کرنا، وسائل مختص کرنا، اور ریسورسز ایل کیو 2021: ایل کیو 2022 کی مقدار کے بارے میں سیکھنے پر پہلی بین الاقوامی ورکشاپ: لیکوا 2022 کی مقدار کے بارے میں سیکھنے پر دوسری بین الاقوامی ورکشاپ: کوپی کی مقدار کے بارے میں سیکھنے پر ایک مشین لرننگ مقابلہ: مقدار کے حوالے کے لیے ایک اوپن سورس ازگر پر مبنی سافٹ ویئر لائبریری مشین لرننگ