گریڈینٹ کو بڑھانا

گریڈینٹ بوسٹنگ ایک جوڑا مشین لرننگ تکنیک ہے جو پیشین گوئی کرنے والے ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ گریڈیئنٹ بوسٹنگ چھوٹے فیصلوں کے درختوں سے کام کر کے سٹیج وار انداز میں ماڈل بناتی ہے۔ ہر ایک لگاتار درخت پہلے سے تربیت یافتہ فیصلہ کرنے والے درختوں کی مجموعی پیشن گوئی کی طاقت کو بڑھانے کی کوشش کرتا ہے۔

گریڈینٹ بوسٹنگ کا بنیادی خیال پیشین گوئی کرنے والوں کو ترتیب وار تربیت دینا ہے جس کا مقصد مجموعی مقصدی فنکشن کو کم سے کم کرنا ہے۔ گریڈینٹ بوسٹنگ بوسٹنگ نامی تکنیک کا استعمال کرتی ہے جو کمزور سیکھنے والوں کو ایک مضبوط میں جوڑ کر کام کرتی ہے۔ کمزور سیکھنے والے وہ ہوتے ہیں جو بے ترتیب اندازے سے تھوڑا بہتر ہوتے ہیں۔ خیال یہ ہے کہ فروغ دینے والی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے متعدد کمزور سیکھنے والوں کو ایک واحد، زیادہ طاقتور سیکھنے والے میں یکجا کیا جائے۔

فروغ دینے کے عمل میں، سب سے پہلے، ایک بنیاد یا کمزور سیکھنے والے کی نشاندہی کی جاتی ہے۔ ہر اگلے مرحلے کے لیے، فروغ دینے والی تکنیک انفرادی کمزور سیکھنے والوں کو مختلف وزن دیتی ہے یا تفویض کرتی ہے، تاکہ وہ انفرادی طور پر اور مجموعی طور پر زیادہ موثر بنیں۔ فروغ دینے کے عمل کے اختتام تک، ایک واحد سیکھنے والا پیدا ہوتا ہے جس میں صرف کمزور سیکھنے والوں کے امتزاج سے کہیں زیادہ پیش گوئی کی طاقت ہوتی ہے۔

گریڈینٹ بوسٹنگ کی دیگر قابل ذکر خصوصیات میں کمزور سیکھنے والوں کی بہت سی مختلف اقسام کے استعمال میں اس کی لچک، ان پٹ متغیرات اور ہدف کے درمیان غیر لکیری تعلقات کو سنبھالنے کی صلاحیت، اور بڑے ڈیٹا سیٹس سے نمٹنے میں اس کی کارکردگی شامل ہے۔

گراڈینٹ بوسٹنگ کو اپنی عظیم پیشن گوئی کی طاقت اور کارکردگی کی وجہ سے مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال کیا گیا ہے۔ خاص طور پر، یہ دھوکہ دہی کا پتہ لگانے، خطرے کی تشخیص، سفارشی نظام، کمپیوٹر ویژن، اور مصنوعی ذہانت جیسے شعبوں میں کامیابی کے ساتھ استعمال کیا گیا ہے۔ دیگر مشین لرننگ تکنیکوں کے مقابلے میں، گریڈینٹ بوسٹنگ کو غیر متوازن ڈیٹا سیٹس میں خاص طور پر مفید دیکھا جا سکتا ہے۔