ویکٹر مشین (SVM) کی حمایت کرنے کا کیا مطلب ہے؟

ویکٹر مشین (SVM) کی حمایت کرنے کا کیا مطلب ہے؟

میں نے حال ہی میں مشین لرننگ سیکھنے کے بارے میں سیکھا ہے اور میں نے ایک پوسٹ دیکھی ہے جس میں لکھا ہے کہ براہ کرم سپورٹ ویکٹر مشینوں (ایس وی ایم) کی وضاحت کریں جیسے میں 5 سال کا ہوں ، ایک لفظ کی تعریف!

• ایس وی ایم کیا ہے؟

  سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) کی حمایت کریں۔

  اس کے علاوہ، آپ کو اس کے بارے میں مزید جاننے کی ضرورت ہے. Support Vector Machines are learning models used for classification: which individuals in a population belong where؟ So... how do SVM and the mysterious kernel work؟ سپورٹ ویکٹر مشینیں سیکھنے کے ماڈل ہیں جو درجہ بندی کے لئے استعمال ہوتی ہیں:

  ٹھیک ہے، کہانی کچھ اس طرح ہے:

  ایک طویل عرصہ پہلے ویلنٹائن ڈے کے موقع پر ، ایک بڑا آدمی اپنی محبوبہ کو بچانے کے لئے جاتا ہے ، لیکن شیطان اس کے ساتھ کھیل کھیلتا ہے۔

  شیطان نے میز پر دو رنگوں کی گیندوں کو لگ رہا ہے کہ وہ باقاعدگی سے ہیں، کہتے ہیں: کیا آپ ان کو ایک چھڑی کے ساتھ الگ کر سکتے ہیں؟ درخواست: زیادہ سے زیادہ گیندوں کو ڈالنے کے بعد بھی کوشش کریں.

  

  کیا آپ کو لگتا ہے کہ آپ کو یہ پسند نہیں ہے؟

  

  اس کے بعد شیطان نے میز پر مزید گیندیں ڈالیں ، اور ایسا لگتا ہے کہ ایک گیند غلط میدان میں ہے۔

  

  ایس وی ایم کی کوشش ہوتی ہے کہ چھڑی کو بہترین مقام پر رکھا جائے تاکہ چھڑی کے دونوں اطراف میں زیادہ سے زیادہ خلا ہو۔

  

  اب ، یہاں تک کہ اگر شیطان نے مزید گیندیں ڈالیں تو ، لاٹھی ایک اچھی حد ہے۔

  

  اس کے بعد ، ایس وی ایم ٹول باکس میں ایک اور زیادہ اہم چال ہے۔ شیطان نے دیکھا کہ عظیم آدمی نے ایک چال سیکھی ہے ، لہذا شیطان نے عظیم آدمی کو ایک نیا چیلنج دیا۔

  

  اب ، عظیم آدمی کے پاس لاٹھی نہیں ہے جو اس کے لئے دو گیندوں کو الگ کرنے میں بہت اچھی طرح سے مدد کرسکتی ہے ، اب کیا ہوگا؟ یقینا ، جیسا کہ تمام جنگجوؤں کی فلموں میں ہوتا ہے ، عظیم آدمی نے میز پر ایک شاٹ لیا ، اور گیندیں ہوا میں اڑ گئیں۔ پھر ، عظیم آدمی کے ہلکے کام کی بدولت ، عظیم آدمی نے ایک کاغذ پکڑا اور دونوں گیندوں کے درمیان ڈال دیا۔

  

  اب ، شیطان کے نقطہ نظر سے ، یہ گیندیں ایک منحنی خطوط کے ذریعہ الگ تھلگ نظر آتی ہیں۔

  

  اور بعد میں، بڑے لوگ، بور، ان گیندوں کو "ڈیٹا" کہتے ہیں، چھڑیوں کو "مصنف" کہتے ہیں، سب سے بڑا فرق ٹرک کو "اپٹیمائزیشن" کہتے ہیں، ٹیبل کو "کرنلنگ" کہتے ہیں، اور کاغذ کو "ہائپرپلان" کہتے ہیں۔

  ڈیمو ویڈیو

  حوالہ جات:

  • براہ مہربانی سپورٹ ویکٹر مشینیں (ایس وی ایم) کی وضاحت کریں جیسے میں 5 سال کا ہوں۔

  • سپورٹ ویکٹر مشینیں اچھی طرح سے وضاحت کی

  • https://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA

• صارفین کی طرف سے قابل اعتماد جوابات

  
  
  
  

• ہان اولیور کے جوابات

  ایس وی ایم کیا ہے؟

  SVM - سپورٹ ویکٹر مشین، جسے سپورٹ ویکٹر مشین بھی کہا جاتا ہے، ایک نگرانی سیکھنے والا الگورتھم ہے جو درجہ بندی کے زمرے میں آتا ہے۔ اعداد و شمار کی کھدائی کی ایپلی کیشنز میں ، یہ غیر نگرانی شدہ کلسٹرنگ سے مماثل اور مختلف ہے۔ یہ مشین سیکھنے، کمپیوٹر ویژن اور ڈیٹا کان کنی میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔ SVM کے بارے میں تقریباً یہ ہے کہ

  

  فرض کیجیے کہ ہم تین آٹھ لائنوں کے ذریعے حقیقی اور خالی مرکزوں کو دو حصوں میں تقسیم کرنا چاہتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، آپ کو اس کے بارے میں مزید جاننے کی ضرورت ہے۔ ایس وی ایم میں، ہم ایک بہترین تقسیم کی تلاش کرتے ہیں تاکہ یہ دونوں اطراف کے مارجن میں سب سے زیادہ ہو. اس صورت میں، چند اعداد و شمار پوائنٹس کے ساتھ کنارے کو بڑھا دیا جاتا ہے، جسے سپورٹ ویکٹر کہا جاتا ہے، جس سے یہ درجہ بندی الگورتھم کا نام بھی ہے.

  اور پھر ہم نے اسے کسی بھی n طول و عرض تک توسیع دی ہے اور یہاں تک کہ لامحدود طول و عرض تک بھی۔

  

  ہمارے پاس n-dimensional سے لامحدود جہتی جگہ میں ڈیٹا پوائنٹس کا ایک گروپ ہے، پھر ایک ہمیشہ ایک بہترین ہائپرپلان تلاش کر سکتے ہیں جو ہمیشہ n-1 طول و عرض میں ہے.

  آخر میں، شماریات کی سمت: سپورٹ ویکٹر مشینیں (SVM) ویکی:سپورٹ ویکٹر مشین سبق:columbia.eduصفحہ اول اس کے علاوہ ایک زبردست ویڈیو ڈیمو بھی ہے۔http://youtu.be/3liCbRZPrZA

ترجمہ: