ডেটা মাইনিংয়ে বুস্টিং এবং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?


উত্তর 1:

বুস্টিং সাধারণত শ্রেণিবদ্ধের সংমিশ্রণ। তবে একটি পদ্ধতি হিসাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতেও প্রয়োগ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ আপনি এন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দিতে পারেন এবং তাদের ফলাফলগুলি গড় করতে পারেন average

চম্পার উত্তরটি বেশ ভাল যদি আমরা আলগোরিদমের মতো ভায়োলা জোনের কথা বলি যা একটি চৌকস উত্সাহিত কৌশল সহ হার বৈশিষ্ট্যগুলি এবং থ্রেশোল্ড শ্রেণিবদ্ধকে ব্যবহার করে। তবে বৈশিষ্ট্যগুলি এখানে আরও বেশি হস্তশিল্পযুক্ত। তাদের ওজন এবং আকারগুলি পূর্বনির্ধারিত এবং কেবলমাত্র সাবসেট নির্বাচনের অর্থেই অনুকূলিত। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বৈশিষ্ট্যগুলি কেবল তাদের আকারে স্থির হয় যখন তাদের ওজন অনুকূলিত হয়। এগুলি সাধারণ হর বৈশিষ্ট্যগুলির চেয়ে সাধারণত বেশি উদ্ভাসিত হয়।


উত্তর 2:
সম্পাদনা: এই উত্তরের আমার দৃষ্টিভঙ্গি এই তথ্যের উপর ভিত্তি করে যে ডেটা মাইনিংয়ের ক্ষেত্রে ডেটা মডেল করা গুরুত্বপূর্ণ, এইভাবে মুখোশ সনাক্তকরণের মতো কোনও নির্দিষ্ট কাজের ক্ষেত্রে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি গুরুত্বপূর্ণ তা চিহ্নিত করার জন্য বুস্টিং ব্যবহার করা যেতে পারে, এজন্যই আমি একটি বুস্টিংকে বলেছি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি, বেশিরভাগ প্রকাশনায় এটি খুব কমই উল্লেখ করা হয়। তুলনায় এএনএনগুলি কোন বৈশিষ্ট্যগুলি গুরুত্বপূর্ণ তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করতে পারে না।