Classifier chains
کلاسیفائر چینز ملٹی لیبل کی درجہ بندی میں مسئلہ کی تبدیلی کے لیے مشین لرننگ کا ایک طریقہ ہے۔ یہ بائنری مطابقت کے طریقہ کار کی کمپیوٹیشنل کارکردگی کو یکجا کرتا ہے جبکہ اب بھی درجہ بندی کے لیے لیبل کے انحصار کو مدنظر رکھنے کے قابل ہے۔ مسئلہ کی تبدیلی مسئلہ کی تبدیلی کے کئی طریقے موجود ہیں۔ ان میں سے ایک بائنری ریلیویننس میتھڈ (بی آر) ہے۔ لیبلز کا ایک سیٹ اور فارم کی مثالوں کے ساتھ ایک ڈیٹا سیٹ دیا گیا ہے جہاں ایک فیچر ویکٹر ہے اور مثال کے لیے تفویض کردہ لیبلز کا ایک سیٹ ہے۔ بی آر ڈیٹا سیٹ کو ڈیٹا سیٹوں میں تبدیل کرتا ہے اور ہر لیبل کے لیے بائنری کلاسیفائر سیکھتا ہے۔ اس عمل کے دوران لیبلز کے درمیان انحصار کے بارے میں معلومات محفوظ نہیں ہیں۔ یہ ایسی صورتحال کا باعث بن سکتا ہے جہاں لیبلز کا ایک سیٹ کسی مثال کو تفویض کیا جاتا ہے حالانکہ یہ لیبل ڈیٹا سیٹ میں کبھی بھی ایک ساتھ نہیں ہوتے ہیں۔ اس طرح، لیبل کے ساتھ واقع ہونے کے بارے میں معلومات صحیح لیبل کے امتزاج کو تفویض کرنے میں مدد کر سکتی ہیں۔ اس معلومات کا ضائع ہونا بعض صورتوں میں درجہ بندی کی کارکردگی میں کمی کا باعث بن سکتا ہے۔ ایک اور نقطہ نظر، جو لیبل کے ارتباط کو مدنظر رکھتا ہے، لیبل پاورسیٹ طریقہ (ایل پی) ہے۔ ڈیٹا سیٹ میں لیبلز کا ہر مجموعہ ایک واحد لیبل سمجھا جاتا ہے۔ تبدیلی کے بعد سنگل لیبل کلاسیفائر کو تربیت دی جاتی ہے جہاں تمام لیبلز کا پاور سیٹ ہوتا ہے۔ اس نقطہ نظر کی اہم خرابی یہ ہے کہ لیبل کے امتزاج کی تعداد لیبل کی تعداد کے ساتھ تیزی سے بڑھتی ہے۔ مثال کے طور پر، 10 لیبلز کے ساتھ ملٹی لیبل ڈیٹا سیٹ میں لیبل کے امتزاج ہو سکتے ہیں۔ اس سے درجہ بندی کے وقت میں اضافہ ہوتا ہے۔ کلاسیفائر چینز کا طریقہ بی آر طریقہ پر مبنی ہے اور یہ بڑی تعداد میں لیبلز پر بھی موثر ہے۔ مزید برآں، یہ لیبلز کے درمیان انحصار پر غور کرتا ہے۔ طریقہ کار کی تفصیل لیبلز کے دیئے گئے سیٹ کے لیے کلاسیفائر چین ماڈل (سی سی) کلاسیفائرز سیکھتا ہے جیسا کہ بائنری ریالینس طریقہ کار میں ہوتا ہے۔ تمام درجہ بندی کرنے والے فیچر اسپیس کے ذریعے ایک سلسلہ میں جڑے ہوتے ہیں۔ ایک ڈیٹا سیٹ دیا گیا ہے جہاں-th مثال میں فارم ہے جہاں لیبلز کا ذیلی سیٹ ہے، یہ خصوصیات کا ایک مجموعہ ہے۔ ڈیٹا سیٹ کو ڈیٹا سیٹوں میں تبدیل کیا جاتا ہے جہاں-th ڈیٹا سیٹ کی مثالوں کی شکل ہوتی ہے۔ اگر-th لیبل مثال کو تفویض کیا گیا تھا تو ہے، بصورت دیگر یہ ہے۔ اس طرح درجہ بندی کرنے والے ایک سلسلہ بناتے ہیں جہاں ان میں سے ہر ایک واحد لیبل کی بائنری درجہ بندی سیکھتا ہے۔ ہر درجہ بندی کو دی گئی خصوصیات کو بائنری اقدار کے ساتھ بڑھایا جاتا ہے جو اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ پچھلے لیبل میں سے کس کو مثال کے طور پر تفویض کیا گیا تھا۔ نئی مثالوں کی درجہ بندی کرکے درجہ بندی کا ایک سلسلہ بنا کر لیبلز کی دوبارہ پیش گوئی کی جاتی ہے۔ درجہ بندی پہلے درجہ بندی کے ساتھ شروع ہوتی ہے اور خصوصیت کی جگہ کے ذریعے درجہ بندی کے درمیان لیبل کی معلومات منتقل کرکے آخری تک جاتی ہے۔ لہذا، بین لیبل انحصار کو محفوظ رکھا جاتا ہے۔ تاہم، زنجیروں کی مختلف ترتیب کے لیے نتیجہ مختلف ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی لیبل اکثر کسی دوسرے لیبل کے ساتھ مل کر آتا ہے، تو صرف لیبل کی ایسی مثالیں جو بعد میں سلسلہ میں آتی ہیں اس کے فیچر ویکٹر میں دوسرے کے بارے میں معلومات ہوں گی۔ اس مسئلے کو حل کرنے اور درستگی کو بڑھانے کے لیے درجہ بندی کے مجموعے کا استعمال ممکن ہے۔ اینسمبل آف کلاسیفائر چینز (ای سی سی) میں کئی سی سی کلاسیفائرز کو زنجیروں کی بے ترتیب ترتیب کے ساتھ تربیت دی جا سکتی ہے۔ ڈیٹا سیٹ کے بے ترتیب ذیلی سیٹ پر لیبلز کی بے ترتیب ترتیب)۔ ایک نئی مثال کے لیبلز کی پیش گوئی ہر درجہ بندی کے ذریعے الگ سے کی جاتی ہے۔ اس کے بعد، ہر لیبل کے لیے پیش گوئیوں یا "ووٹوں" کی کل تعداد شمار کی جاتی ہے۔ لیبل کو قبول کر لیا جاتا ہے اگر اس کی پیش گوئی درجہ بندی کرنے والوں کے فیصد کے ذریعہ کی گئی تھی جو کسی حد کی قیمت سے بڑی ہے۔ موافقت ریگریسر زنجیر بھی ہوتی ہیں، جو خود ویکٹر آٹوریگریشن ماڈل سے مشابہت رکھتی ہیں اگر زنجیر کی ترتیب اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ عارضی ترتیب کا احترام کیا جاتا ہے۔ حوالہ جات بیرونی روابط ملٹی لیبل درجہ بندی کے لیے بہتر درجہ بندی کے سلسلے جیسی ریڈ اور فرنینڈو پیریز کروز درجہ بندی کے الگورتھم کے ذریعہ درجہ بندی کے سلسلے پر پیشکش