नियमितीकरण (एल1, एल2)

नियमितीकरण (एल1, एल2)

नियमितीकरण एक प्रकार का मॉडल अनुकूलन है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में किया जाता है जो ओवरफिटिंग को रोकने में मदद करता है। ओवरफिटिंग एक ऐसी समस्या है जहां एक मॉडल नए, अनदेखे डेटा को सामान्य बनाने के बजाय प्रशिक्षण डेटासेट की विशिष्टताओं के प्रति बहुत अधिक अभ्यस्त हो जाता है। नियमितीकरण से इससे निपटने में मदद मिलती है और मॉडलों को सटीक भविष्यवाणियां करने में मदद मिल सकती है।

नियमितीकरण के दो सामान्य प्रकार L1 और L2 हैं।

एल1 नियमितीकरण

LASSO प्रतिगमन के रूप में भी जाना जाता है, L1 नियमितीकरण एक तकनीक है जिसका उपयोग किसी मॉडल की जटिलता को कम करने के लिए किया जाता है। यह कुछ मापदंडों से जुड़े वजन को कम करके ऐसा करता है, जो बदले में मॉडल से दुर्लभ, शोर या अप्रासंगिक सुविधाओं को हटा देता है। इससे मॉडल को अधिक सामान्यीकृत होने और ओवर-फिटिंग की संभावना कम होने में मदद मिलती है। इसके अलावा, L1 नियमितीकरण सुविधा चयन को आसान बनाने में भी मदद करता है।

L2 नियमितीकरण

L1 नियमितीकरण के विपरीत, L2 नियमितीकरण कुछ मापदंडों के भार को कम नहीं करता है। इसके बजाय, यह एक दंडात्मक शब्द जोड़ता है जो बड़े वजन को दंडित करता है। इस तरह, L2 नियमितीकरण वज़न को यथासंभव छोटा रहने के लिए प्रोत्साहित करता है, जो बदले में मॉडल की जटिलता को कम करने में मदद करता है। इसके अतिरिक्त, चूंकि जुर्माना अवधि केवल बड़े वजन को दंडित करती है, यह गैर-रेखीय मॉडल के लिए अनुमति देती है, जिसे एल1 नियमितीकरण अनुमति नहीं देता है।

निष्कर्ष

नियमितीकरण ओवर-फिटिंग को रोककर और फीचर चयन को आसान बनाकर मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित करने में मदद करता है। नियमितीकरण के दो सबसे सामान्य प्रकार L1 और L2 हैं, जिनमें मॉडल की जटिलता को कम करने के लिए थोड़ा अलग दृष्टिकोण है। नियमितीकरण तकनीकों का उपयोग करने से मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।