Ranking SVM
مشین لرننگ میں، درجہ بندی ایس وی ایم سپورٹ ویکٹر مشین الگورتھم کا ایک متغیر ہے، جو درجہ بندی کے کچھ مسائل کو حل کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے (درجہ بندی سیکھنے کے ذریعے)۔ درجہ بندی کا ایس وی ایم الگورتھم تھورسٹن جوآخمس نے 2002 میں شائع کیا تھا۔ الگورتھم کا اصل مقصد انٹرنیٹ سرچ انجن کی کارکردگی کو بہتر بنانا تھا۔ تاہم، یہ پایا گیا کہ درجہ بندی ایس وی ایم کو رینک ایس آئی ایف ٹی جیسے دیگر مسائل کو حل کرنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ درجہ بندی ایس وی ایم الگورتھم سیکھنے کی بازیافت کا ایک فنکشن ہے جو نتائج کو موافقت کے ساتھ ترتیب دینے کے لیے جوڑی کے لحاظ سے درجہ بندی کے طریقوں کو استعمال کرتا ہے اس بنیاد پر کہ وہ کسی مخصوص استفسار کے لیے کتنے 'متعلقہ' ہیں۔ درجہ بندی ایس وی ایم فنکشن تلاش کے استفسار اور ہر ممکنہ نتائج کی خصوصیات کے درمیان مماثلت کو بیان کرنے کے لیے میپنگ فنکشن کا استعمال کرتا ہے۔ یہ نقشہ سازی فنکشن ہر ڈیٹا جوڑے (جیسے سرچ استفسار اور کلک کردہ ویب پیج، مثال کے طور پر) کو فیچر اسپیس پر پیش کرتا ہے۔ ان خصوصیات کو متعلقہ کلک تھرو ڈیٹا کے ساتھ جوڑا جاتا ہے (جو کسی مخصوص استفسار کے لیے صفحہ کتنا متعلقہ ہے اس کے لیے پراکسی کے طور پر کام کر سکتا ہے) اور پھر درجہ بندی ایس وی ایم الگورتھم کے لیے تربیتی ڈیٹا کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ عام طور پر، ایس وی ایم کی درجہ بندی میں تربیتی مدت میں تین مراحل شامل ہوتے ہیں: یہ سوالات اور کلک کیے گئے صفحات کے درمیان مماثلت کو ایک مخصوص فیچر اسپیس پر نقش کرتا ہے۔ یہ مرحلہ 1 میں حاصل کردہ کسی بھی دو ویکٹر کے درمیان فاصلے کا حساب لگاتا ہے۔ یہ ایک اصلاح کا مسئلہ بناتا ہے جو ایک معیاری ایس وی ایم درجہ بندی سے ملتا جلتا ہے اور اس مسئلے کو باقاعدہ ایس وی ایم حل کنندہ کے ساتھ حل کرتا ہے۔ پس منظر کی درجہ بندی کا طریقہ فرض کریں کہ یہ عناصر پر مشتمل ڈیٹا سیٹ ہے۔ درجہ بندی کا ایک طریقہ ہے جس پر لاگو ہوتا ہے۔ پھر ان کو بائنری میٹرکس کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے۔ اگر کا درجہ کے درجے سے زیادہ ہے، یعنی۔ اس میٹرکس کی متعلقہ پوزیشن "1" کی قدر پر سیٹ کی گئی ہے۔ ورنہ اس پوزیشن میں موجود عنصر کو ویلیو "0" کے طور پر سیٹ کیا جائے گا۔ کینڈل کا تاؤا۔ موڈ، ایف۔ گریبل، اور ڈی۔ بوس۔ اعداد و شمار کے نظریہ کا تعارف۔ میک گرا ہل، تیسرا ایڈیشن، 1974 کینڈل کا تاؤ بھی کینڈل تاؤ رینک ارتباط گتانک سے مراد ہے، جو عام طور پر ایک ہی ڈیٹا سیٹ کے لیے دو درجہ بندی کے طریقوں کا موازنہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ فرض کریں کہ ڈیٹا سیٹ پر دو درجہ بندی کے طریقے کا اطلاق ہوتا ہے، اور کے درمیان کینڈل کا تاؤ اور اس کی نمائندگی مندرجہ ذیل طور پر کی جا سکتی ہے: ہم آہنگ جوڑوں کی تعداد کہاں ہے اور متضاد جوڑوں (الٹ) کی تعداد کہاں ہے۔ ایک جوڑا اور ہم آہنگ ہے اگر دونوں اور اس بات پر متفق ہیں کہ وہ کس طرح آرڈر کرتے ہیں اور۔ اگر وہ متفق نہیں ہیں تو یہ متضاد ہے۔ معلومات کی بازیافت کا معیار۔ یاؤ۔ "دستاویزات کی صارف کی ترجیح کی بنیاد پر بازیافت کی تاثیر کی پیمائش"۔ جرنل آف دی امریکن سوسائٹی فار انفارمیشن سائنس، 46 (2): 133-145، 1995۔ معلومات کی بازیافت کے معیار کا اندازہ عام طور پر درج ذیل تین پیمائشوں سے کیا جاتا ہے: صحت سے متعلق یاد رکھنا اوسط درستگی ڈیٹا بیس کے لیے کسی مخصوص استفسار کے لیے، ڈیٹا بیس میں متعلقہ معلومات کے عناصر کا مجموعہ ہونے دیں اور بازیافت شدہ معلومات کے عناصر کا مجموعہ بنیں۔ پھر مندرجہ بالا تین پیمائشوں کو مندرجہ ذیل طور پر پیش کیا جا سکتا ہے: کہاں کا ہے۔ ڈیٹا بیس کی درجہ بندی کے طریقوں کو بالترتیب متوقع اور مجوزہ ہونے دیں، طریقہ کار کی اوسط درستگی کی نچلی حد کو مندرجہ ذیل طور پر پیش کیا جا سکتا ہے: جہاں میٹرکس کے اوپری مثلث حصوں میں مختلف عناصر کی تعداد اور ڈیٹا سیٹ میں متعلقہ عناصر کی تعداد ہے۔ ایس وی ایم درجہ بندی فرض کریں کہ ٹریننگ ڈیٹا سیٹ کا عنصر ہے، جہاں فیچر ویکٹر ہے اور لیبل ہے (جو زمرہ کی درجہ بندی کرتا ہے)۔ اس طرح کے ڈیٹا سیٹ کے لیے ایک عام ایس وی ایم درجہ بندی کو مندرجہ ذیل اصلاحاتی مسئلے کے حل کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے۔ مندرجہ بالا اصلاح کے مسئلے کے حل کو فیچر ویکٹرز کے لکیری امتزاج کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے۔ جہاں کوفیشنٹس کا تعین کیا جانا ہے۔ درجہ بندی ایس وی ایم الگورتھم لاس فنکشن آئیے متوقع درجہ بندی کے طریقہ کار اور مجوزہ طریقہ کار کے درمیان کینڈل کا ٹاو بنیں، یہ ثابت کیا جا سکتا ہے کہ زیادہ سے زیادہ کرنے سے اوسط درستگی کی نچلی حد کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔ متوقع نقصان رنکشن منفی کو نقصان فنکشن کے طور پر منتخب کیا جا سکتا ہے تاکہ اوسط درستگی کی نچلی حد کو کم سے کم کیا جا سکے کہ کسی خاص استفسار کی شماریاتی تقسیم کہاں ہے۔ تجرباتی نقصان فنکشن چونکہ متوقع نقصان فنکشن لاگو نہیں ہوتا ہے، اس لیے عملی طور پر تربیتی ڈیٹا کے لیے درج ذیل تجرباتی نقصان فنکشن کا انتخاب کیا جاتا ہے۔ تربیتی ڈیٹا اکٹھا کرنا یعنی سوالات کا اطلاق ڈیٹا بیس پر کیا جاتا ہے اور ہر استفسار درجہ بندی کے طریقہ کار سے مطابقت رکھتا ہے۔ ٹریننگ ڈیٹا سیٹ میں عناصر ہوتے ہیں۔ ہر عنصر میں ایک استفسار اور متعلقہ درجہ بندی کا طریقہ شامل ہوتا ہے۔ فیچر اسپیس میپنگ فنکشن کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ہر استفسار اور ڈیٹا بیس کے عنصر کو فیچر اسپیس میں نقشہ بنایا جا سکے۔ پھر فیچر اسپیس میں ہر پوائنٹ کو درجہ بندی کے طریقہ کار کے ذریعہ مخصوص رینک کے ساتھ لیبل کیا جاتا ہے۔ اصلاح کا مسئلہ ٹریننگ ڈیٹا سے پیدا ہونے والے پوائنٹس فیچر اسپیس میں ہوتے ہیں، جن میں رینک کی معلومات (لیبلز) بھی ہوتی ہیں۔ ان لیبل والے پوائنٹس کو باؤنڈری (درجہ بندی) تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو ان کی ترتیب کی وضاحت کرتا ہے۔ لکیری صورت میں، ایسی حد (درجہ بندی) ایک ویکٹر ہے۔ فرض کریں اور ڈیٹا بیس میں دو عناصر ہیں اور اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ آیا درجہ بندی کا درجہ مخصوص درجہ بندی کے طریقہ کار سے زیادہ ہے۔ فیچر اسپیس میں ویکٹر کو لکیری کلاسیفائر امیدوار ہونے دیں۔ پھر درجہ بندی کے مسئلے کا ترجمہ درج ذیل ایس وی ایم درجہ بندی کے مسئلے میں کیا جا سکتا ہے۔ نوٹ کریں کہ درجہ بندی کا ایک طریقہ ایک استفسار سے مطابقت رکھتا ہے۔ مذکورہ بالا اصلاح کا مسئلہ کلاسیکی ایس وی ایم درجہ بندی کے مسئلے سے ملتا جلتا ہے، یہی وجہ ہے کہ اس الگورتھم کو رینکنگ-ایس وی ایم کہا جاتا ہے۔ بازیافت فنکشن تربیتی نمونے کے ذریعہ حاصل کردہ بہترین ویکٹر ہے تو بازیافت فنکشن اس طرح کے بہترین درجہ بندی کی بنیاد پر تشکیل دی جا سکتی ہے۔ نئے استفسار کے لیے، بازیافت فنکشن پہلے ڈیٹا بیس کے تمام عناصر کو فیچر اسپیس میں پیش کرتا ہے۔ پھر یہ ان فیچر پوائنٹس کو ان کی اندرونی مصنوعات کی اقدار کے مطابق بہترین ویکٹر کے ساتھ آرڈر کرتا ہے۔ اور ہر فیچر پوائنٹ کا درجہ استفسار کے لیے ڈیٹا بیس کے متعلقہ عنصر کا درجہ ہے۔ ایس وی ایم رینکنگ ایس وی ایم کا اطلاق استفسار کے مطابق صفحات کی درجہ بندی کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ الگورتھم کو کلک تھرو ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جا سکتی ہے، جہاں مندرجہ ذیل تین حصوں پر مشتمل ہوتا ہے: سوال۔ تلاش کے نتائج کی موجودہ درجہ بندی صارف کے ذریعے کلک کیے گئے تلاش کے نتائج 2 اور 3 کا مجموعہ مکمل تربیتی ڈیٹا آرڈر فراہم نہیں کر سکتا جو مکمل ایس وی ایم الگورتھم کو لاگو کرنے کے لیے ضروری ہے۔ اس کے بجائے، یہ تربیتی ڈیٹا کی درجہ بندی کی معلومات کا ایک حصہ فراہم کرتا ہے۔ لہذا الگورتھم کو مندرجہ ذیل طور پر تھوڑا سا نظر ثانی کیا جا سکتا ہے۔ یہ طریقہ پورے ڈیٹا سیٹ کی درجہ بندی کی معلومات فراہم نہیں کرتا ہے، یہ مکمل درجہ بندی کے طریقہ کار کا ایک ذیلی مجموعہ ہے۔ لہذا اصلاح کے مسئلے کی حالت اصل درجہ بندی-ایس وی ایم کے مقابلے میں زیادہ آرام دہ ہو جاتی ہے۔ حوالہ جات سپورٹ ویکٹر مشینیں