విషయము
Q:
ML లో గందరగోళ మాతృక ఎందుకు ఉపయోగపడుతుంది?
A:
మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) లో గందరగోళ మాతృక ఎందుకు విలువైనది అనే దాని గురించి మాట్లాడటానికి అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి - కాని గందరగోళ మాతృక అనేది డేటా విజువలైజేషన్ వనరు అని వివరించడం సరళమైన మార్గాలలో ఒకటి.
గందరగోళ మాతృక వర్గీకరణ లేదా ఇతర అల్గోరిథం ఉపయోగించడం యొక్క ఫలితాలను ఒక చూపులో చూడటానికి వీక్షకులను అనుమతిస్తుంది. విశ్లేషణాత్మక ఫలితాలను చూపించడానికి సరళమైన పట్టికను ఉపయోగించడం ద్వారా, గందరగోళ మాతృక తప్పనిసరిగా మీ ఫలితాలను మరింత జీర్ణమయ్యే వీక్షణలోకి దింపేస్తుంది.
ఫలితాలను ఏర్పాటు చేయడానికి గందరగోళ మాతృక నిర్దిష్ట పరిభాషను ఉపయోగిస్తుంది. నిజమైన పాజిటివ్‌లు మరియు నిజమైన ప్రతికూలతలు, అలాగే తప్పుడు పాజిటివ్‌లు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతలు ఉన్నాయి. మరింత సంక్లిష్టమైన గందరగోళ మాతృక లేదా పోలిక వర్గీకరణ ఆధారంగా ఒకటి, ఈ విలువలు రెండు విభిన్న వస్తువులకు వాస్తవమైన మరియు classes హించిన తరగతులుగా చూపబడతాయి.
సెమాంటిక్ పరిభాషతో సంబంధం లేకుండా, ఫలితాలు చదరపు (లేదా దీర్ఘచతురస్రాకార) పట్టికగా వర్గీకరించబడతాయి.
ఫలితాలను వర్గీకరించడంలో అల్గోరిథం ఎంత ఖచ్చితమైనదో విశ్లేషకులకు ఈ వీక్షణ సులభతరం చేస్తుంది. (కొత్త జనరేటర్లు చదవండి ASCII కళపై పని చేయడానికి ఆధునిక అల్గోరిథంలను ఉంచండి.)
గందరగోళ మాతృక యొక్క ప్రయోజనం ML ప్రాజెక్టుల సంక్లిష్టతతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది మరియు సమాచారాన్ని ఫార్మాట్ చేసి వినియోగదారులకు అందించే విధానంతో కూడా ఉంటుంది. తప్పుడు పాజిటివ్‌లు, తప్పుడు ప్రతికూలతలు, నిజమైన పాజిటివ్‌లు మరియు నిజమైన ప్రతికూలతలతో సహా సరళ ఫలితాల స్ట్రింగ్‌ను g హించుకోండి. (మెషిన్ లెర్నింగ్ 101 చదవండి.)
అల్గోరిథం ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు అది ఎంత ఖచ్చితమైనదో అర్థం చేసుకోవడానికి వినియోగదారు ఆ సరళ ఫలితాలన్నింటినీ గ్రాఫ్‌లోకి మార్చవలసి ఉంటుంది. గందరగోళ మాతృకతో, ఈ సమాచారం శక్తివంతమైన దృశ్య నమూనాలో ప్రదర్శించబడుతుంది.
ఉదాహరణకు, 20 చిత్రాలను వర్గీకరించమని యంత్రాన్ని అడిగినట్లు అనుకుందాం, వాటిలో ఐదు పండ్లు మరియు ఐదు కూరగాయలు. గందరగోళ మాతృక కింది విషయాలను (ఎగువ ఎడమ సవ్యదిశలో నుండి) కలిగి ఉంటే: 7, 5, 3, 5, అప్పుడు మాతృక ఏడు సరిగ్గా కూరగాయలుగా గుర్తించబడిందని, మూడు సరిగ్గా పండ్లుగా వర్గీకరించబడ్డాయి.
మిగతా 10, ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్నట్లుగా, చిత్రాన్ని సరిగ్గా గుర్తించడంలో ప్రోగ్రామ్ విఫలమైన ఫలితాలు.
గందరగోళ మాతృక అన్ని రకాల ML విశ్లేషణలలో ఉపయోగపడుతుంది. ఈ వనరును గమనించడం ద్వారా, వినియోగదారులు డైమెన్షియాలిటీ మరియు ఓవర్ ఫిటింగ్ వంటి సమస్యలను ఎలా నిర్వహించాలో మరియు అల్గారిథమ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇతర మార్గాలను గుర్తించవచ్చు.