Preference learning
ترجیحی تعلیم مشین لرننگ کا ایک ذیلی شعبہ ہے، جو مشاہدہ شدہ ترجیحی معلومات پر مبنی درجہ بندی کا طریقہ ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے کے پیش نظر، ترجیحی سیکھنے کی تربیت اشیاء کے ایک سیٹ پر ہوتی ہے جس میں لیبل یا دیگر اشیاء کی طرف ترجیحات ہوتی ہیں اور تمام اشیاء کی ترجیحات کی پیش گوئی ہوتی ہے۔ اگرچہ ترجیحی تعلیم کا تصور معاشیات جیسے بہت سے شعبوں میں کچھ عرصے سے ابھرا ہے، لیکن مصنوعی ذہانت کی تحقیق میں یہ نسبتا نیا موضوع ہے۔ پچھلی دہائی میں کئی ورکشاپس ترجیحی سیکھنے اور متعلقہ موضوعات پر تبادلہ خیال کر رہی ہیں۔ ترجیحی سیکھنے میں اہم کام "درجہ بندی سیکھنے" میں مسائل سے متعلق ہے۔ مشاہدہ کردہ ترجیحی معلومات کی مختلف اقسام کے مطابق، کاموں کو کتاب میں تین اہم مسائل کے طور پر درجہ بند کیا گیا ہے ترجیح سیکھنا: لیبل کی درجہ بندی لیبل کی درجہ بندی میں، ماڈل میں ایک مثال کی جگہ اور لیبل کا ایک محدود مجموعہ ہوتا ہے۔ ترجیحی معلومات اس فارم میں دی گئی ہے جس میں اشارہ کیا گیا ہے کہ مثال کے بجائے ترجیح ظاہر کرتی ہے۔ ترجیحی معلومات کا ایک مجموعہ ماڈل میں تربیتی ڈیٹا کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔ اس ماڈل کا کام کسی بھی مثال کے لیے لیبلز کے درمیان ترجیحی درجہ بندی تلاش کرنا ہے۔ یہ مشاہدہ کیا گیا کہ درجہ بندی کے کچھ روایتی مسائل کو لیبل رینکنگ کے مسئلے کے فریم ورک میں عام کیا جا سکتا ہے: اگر کسی تربیتی مثال کو کلاس کے طور پر لیبل کیا جاتا ہے، تو اس کا مطلب یہ ہے کہ۔ ملٹی لیبل کیس میں، لیبل کے ایک سیٹ سے وابستہ ہوتا ہے اور اس طرح ماڈل ترجیحی معلومات کا ایک سیٹ نکال سکتا ہے۔ اس ترجیحی معلومات اور کسی مثال کے درجہ بندی کے نتیجے پر ترجیحی ماڈل کی تربیت صرف متعلقہ ٹاپ رینکنگ لیبل ہے۔ مثال کی درجہ بندی میں مثال کی جگہ اور لیبل سیٹ بھی ہوتا ہے۔ اس کام میں، لیبلز کو ایک مقررہ ترتیب کے طور پر بیان کیا جاتا ہے اور ہر مثال ایک لیبل سے وابستہ ہوتی ہے۔ ٹریننگ ڈیٹا کے طور پر مثالوں کا ایک سیٹ دیتے ہوئے، اس کام کا مقصد مثالوں کے ایک نئے سیٹ کے لیے درجہ بندی کا آرڈر تلاش کرنا ہے۔ آبجیکٹ رینکنگ آبجیکٹ رینکنگ مثال کی درجہ بندی سے ملتی جلتی ہے سوائے اس کے کہ کوئی لیبل مثالوں سے وابستہ نہیں ہے۔ فارم میں جوڑی کے لحاظ سے ترجیحی معلومات کے ایک سیٹ کو دیکھتے ہوئے اور ماڈل کو مثالوں کے درمیان درجہ بندی کا آرڈر تلاش کرنا چاہیے۔ تکنیکیں ترجیحی معلومات کی دو عملی نمائشیں ہیں۔ ایک تفویض کر رہا ہے اور دو حقیقی اعداد کے ساتھ اور بالترتیب اس طرح۔ ایک اور تمام جوڑوں کے لیے بائنری ویلیو تفویض کر رہا ہے جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ آیا یا۔ ان دو مختلف نمائندوں کے مطابق، سیکھنے کے عمل پر دو مختلف تکنیکوں کا اطلاق ہوتا ہے۔ یوٹیلیٹی فنکشن اگر ہم ڈیٹا سے حقیقی نمبروں کی نقشہ سازی تلاش کر سکتے ہیں، تو ڈیٹا کی درجہ بندی کو حقیقی نمبروں کی درجہ بندی کے ذریعے حل کیا جا سکتا ہے۔ اس نقشہ سازی کو یوٹیلیٹی فنکشن کہا جاتا ہے۔ لیبل کی درجہ بندی کے لیے نقشہ سازی ایک ایسا کام ہے۔ مثال کے طور پر درجہ بندی اور آبجیکٹ کی درجہ بندی، نقشہ سازی ایک فنکشن ہے۔ یوٹیلیٹی فنکشن کو تلاش کرنا ایک رجعت سیکھنے کا مسئلہ ہے جو مشین لرننگ میں اچھی طرح سے تیار کیا گیا ہے۔ ترجیحی تعلقات ترجیحی معلومات کی بائنری نمائندگی کو ترجیحی تعلق کہا جاتا ہے۔ متبادلات کے ہر جوڑے (مثالوں یا لیبلز) کے لیے، بائنری پریڈیکیٹ کو روایتی نگرانی سیکھنے کے نقطہ نظر سے سیکھا جا سکتا ہے۔ فرانکرنز اور ہولرمیئر نے لیبل رینکنگ کے مسئلے میں اس نقطہ نظر کی تجویز پیش کی۔ آبجیکٹ رینکنگ کے لیے، کوہن اور دیگر کا ایک ابتدائی نقطہ نظر ہے۔ درجہ بندی کی پیش گوئی کے لیے ترجیحی تعلقات کا استعمال اتنا بدیہی نہیں ہوگا۔ چونکہ ترجیحی تعلق عارضی نہیں ہے، اس کا مطلب یہ ہے کہ ان تعلقات کو مطمئن کرنے والی درجہ بندی کا حل بعض اوقات ناقابل رسائی ہو سکتا ہے، یا ایک سے زیادہ حل ہو سکتے ہیں۔ ایک زیادہ عام نقطہ نظر درجہ بندی کا حل تلاش کرنا ہے جو ترجیحی تعلقات کے ساتھ زیادہ سے زیادہ مطابقت رکھتا ہو۔ یہ نقطہ نظر جوڑی کے لحاظ سے درجہ بندی کی ایک قدرتی توسیع ہے۔ استعمال ترجیحی تعلیم کو صارف کی ترجیح کے تاثرات کے مطابق تلاش کے نتائج کی درجہ بندی میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک استفسار اور دستاویزات کے ایک سیٹ کو دیکھتے ہوئے، اس استفسار کے ساتھ مطابقت کے مطابق دستاویزات کی درجہ بندی تلاش کرنے کے لیے ایک لرننگ ماڈل استعمال کیا جاتا ہے۔ اس شعبے میں تحقیق پر مزید بحثیں ٹائی-یان لیو کے سروے پیپر میں مل سکتی ہیں۔ ترجیحی سیکھنے کا ایک اور اطلاق سفارش کے نظام ہیں۔ آن لائن اسٹور ترجیحی ماڈل سیکھنے کے لیے گاہک کے خریداری کے ریکارڈ کا تجزیہ کر سکتا ہے اور پھر گاہکوں کو اسی طرح کی مصنوعات کی سفارش کر سکتا ہے۔ انٹرنیٹ مواد فراہم کرنے والے صارف کی درجہ بندی کا استعمال صارف کو زیادہ ترجیحی مواد فراہم کرنے کے لیے کر سکتے ہیں۔ حوالہ جات کی درجہ بندی کرنا سیکھنا بیرونی لنکس ترجیح سیکھنے کی سائٹ معلومات کی بازیافت کی تکنیک مشین لرننگ بھی دیکھیں۔