Q:
యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలలో "యాదృచ్ఛిక నడక" ఎలా సహాయపడుతుంది?
A:యంత్ర అభ్యాసంలో, యంత్రం యొక్క చివరికి గ్రహించడానికి ఆధారాన్ని అందించే పెద్ద శిక్షణ డేటా సెట్ల ద్వారా సాంకేతిక పరిజ్ఞానం జల్లెడ పట్టుటకు "యాదృచ్ఛిక నడక" విధానాన్ని వివిధ మార్గాల్లో అన్వయించవచ్చు.
యాదృచ్ఛిక నడక, గణితశాస్త్రంలో, అనేక విభిన్న సాంకేతిక మార్గాల్లో వర్ణించవచ్చు. కొందరు దీనిని వేరియబుల్స్ యొక్క యాదృచ్ఛిక సేకరణగా అభివర్ణిస్తారు; ఇతరులు దీనిని "యాదృచ్ఛిక ప్రక్రియ" అని పిలుస్తారు. సంబంధం లేకుండా, యాదృచ్ఛిక నడక ఒక పూర్ణాంక సమితి ప్రకారం, యాదృచ్ఛిక ఇంక్రిమెంట్ల ఆధారంగా ఒక నమూనాగా ఉండే ఒక మార్గాన్ని తీసుకునే దృశ్యాన్ని పరిశీలిస్తుంది: ఉదాహరణకు, వేరియబుల్ ప్రతి దశలో ప్లస్ లేదా మైనస్ వన్ కదిలే సంఖ్య రేఖపై ఒక నడక .
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
అందుకని, యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలకు యాదృచ్ఛిక నడక వర్తించవచ్చు. వైర్డ్‌లోని ఒక భాగంలో వివరించిన ఒక ప్రసిద్ధ ఉదాహరణ మానవ జ్ఞాన ప్రక్రియలను అనుకరించడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఎలా పని చేస్తాయనే దానిపై కొన్ని అద్భుతమైన సిద్ధాంతాలకు వర్తిస్తుంది. గత అక్టోబరులో యంత్ర అభ్యాస దృష్టాంతంలో యాదృచ్ఛిక నడక విధానాన్ని వర్గీకరిస్తూ, వైర్డ్ రచయిత నటాలీ వోల్చోవర్ డేటా సైన్స్ మార్గదర్శకులు నాఫ్తాలి టిష్బీ మరియు రవిద్ ష్వార్ట్జ్-జివ్ లకు చాలా పద్దతిని ఆపాదించారు, వారు యంత్ర అభ్యాస కార్యకలాపాల యొక్క వివిధ దశల కోసం రోడ్ మ్యాప్‌ను సూచిస్తున్నారు. ప్రత్యేకంగా, వోల్చోవర్ ప్రోగ్రామ్ యొక్క ఉద్దేశించిన ప్రయోజనం ప్రకారం చిత్ర క్షేత్రంలో అసంబద్ధం లేదా సెమీ-సంబంధిత లక్షణాలు లేదా అంశాలను ఫిల్టర్ చేయడానికి సంబంధించిన "కుదింపు దశ" ను వివరిస్తుంది.
సాధారణ ఆలోచన ఏమిటంటే, సంక్లిష్టమైన మరియు బహుళ-దశల ప్రక్రియలో, ఫలితాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి యంత్రం ఇమేజ్ ఫీల్డ్ యొక్క విభిన్న అంశాలను "గుర్తుంచుకోవడానికి" లేదా "మరచిపోవడానికి" పనిచేస్తుంది: కుదింపు దశలో, ప్రోగ్రామ్‌ను "జీరోయింగ్" గా వర్ణించవచ్చు లో "పరిధీయ వాటిని మినహాయించటానికి ముఖ్యమైన లక్షణాలపై.
ఈ రకమైన కార్యాచరణను సూచించడానికి నిపుణులు "యాదృచ్ఛిక ప్రవణత సంతతి" అనే పదాన్ని ఉపయోగిస్తారు. తక్కువ సాంకేతిక సెమాంటిక్స్‌తో వివరించడానికి మరొక మార్గం ఏమిటంటే, అల్గోరిథం యొక్క వాస్తవ ప్రోగ్రామింగ్ డిగ్రీలు లేదా పునరావృతాల ద్వారా మారుతుంది, "యాదృచ్ఛిక నడక దశల" ప్రకారం జరుగుతున్న అభ్యాస ప్రక్రియ చివరికి ఏదో ఒక రూపానికి దారితీస్తుంది. సంశ్లేషణ.
కంప్రెషన్ దశ మరియు ఇతర సంబంధిత దశల ద్వారా యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియలను తరలించడానికి ఇంజనీర్లు పనిచేస్తున్నందున మిగిలిన మెకానిక్స్ చాలా వివరంగా ఉన్నాయి. విస్తృత ఆలోచన ఏమిటంటే, పెద్ద శిక్షణా సమితుల యొక్క మూల్యాంకనం యొక్క ఆయుష్షుపై యంత్ర అభ్యాస సాంకేతికత డైనమిక్‌గా మారుతుంది: వ్యక్తిగత సందర్భాల్లో వేర్వేరు ఫ్లాష్ కార్డులను చూడటానికి బదులుగా, యంత్రం ఒకే ఫ్లాష్ కార్డులను అనేకసార్లు చూస్తుంది లేదా ఫ్లాష్ కార్డులను లాగుతుంది యాదృచ్ఛికం, మారుతున్న, పునరుక్తి, యాదృచ్ఛిక మార్గంలో వాటిని చూడటం.
యాదృచ్ఛిక నడక యంత్ర అభ్యాసానికి వర్తించే ఏకైక మార్గం పై యాదృచ్ఛిక నడక విధానం కాదు. యాదృచ్ఛిక విధానం అవసరమయ్యే ఏ సందర్భంలోనైనా, యాదృచ్ఛిక నడక గణిత శాస్త్రవేత్త లేదా డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క టూల్ కిట్‌లో భాగంగా ఉండవచ్చు, డేటా లెర్నింగ్ ప్రాసెస్‌ను మళ్లీ మెరుగుపరచడానికి మరియు త్వరగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంలో ఉన్నతమైన ఫలితాలను అందించడానికి.
సాధారణంగా, యాదృచ్ఛిక నడక కొన్ని గణిత మరియు డేటా సైన్స్ పరికల్పనలతో ముడిపడి ఉంటుంది. యాదృచ్ఛిక నడక యొక్క కొన్ని ప్రసిద్ధ వివరణలు స్టాక్ మార్కెట్ మరియు వ్యక్తిగత స్టాక్ చార్టులతో సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. బర్టన్ మల్కీల్ యొక్క "ఎ రాండమ్ వాక్ డౌన్ వాల్ స్ట్రీట్" లో ప్రాచుర్యం పొందినట్లుగా, ఈ పరికల్పనలలో కొన్ని స్టాక్ యొక్క భవిష్యత్తు కార్యాచరణ తప్పనిసరిగా తెలియదని వాదించాయి. ఏదేమైనా, యాదృచ్ఛిక నడక నమూనాలను విశ్లేషించవచ్చని మరియు అంచనా వేయవచ్చని ఇతరులు సూచిస్తున్నారు మరియు ఆధునిక యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలు తరచుగా స్టాక్ మార్కెట్ విశ్లేషణ మరియు రోజు ట్రేడింగ్‌కు వర్తించటం యాదృచ్చికం కాదు. టెక్ రంగంలో జ్ఞానం యొక్క వృత్తి మరియు డబ్బు గురించి జ్ఞానం యొక్క అన్వేషణతో ఎల్లప్పుడూ చిక్కుకుంది మరియు యంత్ర అభ్యాసానికి యాదృచ్ఛిక నడకలను వర్తించే ఆలోచన కూడా దీనికి మినహాయింపు కాదు. మరోవైపు, పైన పేర్కొన్న కొన్ని గణిత సూత్రాల ప్రకారం, యాదృచ్ఛిక నడకను ఒక దృగ్విషయంగా ఏదైనా అల్గోరిథంకు ఏదైనా ప్రయోజనం కోసం అన్వయించవచ్చు. ML సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని పరీక్షించడానికి ఇంజనీర్లు యాదృచ్ఛిక నడక నమూనాను ఉపయోగించవచ్చు, లేదా ఫీచర్ ఎంపిక వైపు దృష్టి పెట్టడానికి లేదా ఆధునిక ML వ్యవస్థలు అయిన గాలిలోని బ్రహ్మాండమైన, బైజాంటైన్ కోటలకు సంబంధించిన ఇతర ఉపయోగాల కోసం.
