गाऊसी प्रक्रियाएँ

गॉसियन प्रक्रियाएं (जीपी) पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित मशीन लर्निंग के लिए संभाव्य शिक्षण मॉडल का एक वर्ग है जो देखे गए डेटा सेटों के बीच संबंधों को मापकर संचालित होता है। उन्हें इस तरह से संरचित किया गया है कि वे अपनी जटिलता के स्तर को स्वचालित रूप से निर्धारित कर सकें और डेटा में संरचना ढूंढ सकें। नतीजतन, जीपी पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और इसका उपयोग डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमानित मॉडलिंग कार्यों, जैसे प्रतिगमन और वर्गीकरण के लिए किया जा सकता है।

जीपी बायेसियन प्रोबेबिलिटी का एक उपसमूह हैं और गैर-पैरामीट्रिक हैं, जिसका अर्थ है कि वे अंतर्निहित डेटा वितरण के बारे में कोई धारणा नहीं बनाते हैं, इस प्रकार जीपी को डेटा को देखने के अनुसार अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है। इसके अतिरिक्त, जीपी एक मनमानी संख्या में वेरिएबल्स की अनुमति देते हैं जिनका उपयोग डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में किया जा सकता है, अन्य मॉडलों के विपरीत जिन्हें निर्दिष्ट करने के लिए निश्चित संख्या में वेरिएबल्स की आवश्यकता होती है।

जीपी का उपयोग करते समय, डेटा बिंदुओं के बीच सहसंबंधों को "कर्नेल" नामक बहुपरिवर्तनीय फ़ंक्शन का उपयोग करके कैप्चर किया जाता है। कर्नेल का उपयोग डेटा बिंदुओं के बीच समानता को मापने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग बाद के डेटा बिंदुओं की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। जीपी के व्यवहार को विभिन्न डेटा सेटों के अनुरूप बनाने के लिए कर्नेल को समायोजित किया जा सकता है।

पूर्वानुमानित विश्लेषण के अलावा, जीपी का उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों जैसे भावना विश्लेषण, मशीन अनुवाद और पाठ सारांश में डेटा के बड़े सेट का विश्लेषण करने के लिए भी किया गया है।

जीपी कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स और परिचालन अनुसंधान के क्षेत्र में तेजी से लोकप्रिय हो गए हैं, जहां उनका उपयोग स्वायत्त प्रणालियों के व्यवहार का विश्लेषण और भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह बड़े और जटिल डेटा सेटों से पूर्वानुमानित तर्क को अलग करने की उनकी क्षमता के कारण है। इसी तरह, जीपी का उपयोग डेटा क्लस्टरिंग और विसंगति का पता लगाने के लिए डेटा सेट में आउटलेर्स को वर्गीकृत करने और पहचानने के लिए भी किया जाता है।

कुल मिलाकर, कई चर सेटों से निपटने में लचीलेपन और डेटा सेट में देखी गई जटिलताओं को मॉडल करने की उनकी क्षमता के कारण गॉसियन प्रक्रियाएं मशीन लर्निंग में कई कार्यों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हैं। जैसे, पूर्वानुमानित विश्लेषण, कंप्यूटर विज़न और रोबोटिक्स, डेटा क्लस्टरिंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य कार्यों में उपयोग के लिए जीपी तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं।