यदि आपने कभी डेटा साइंस या मशीन लर्निंग के बारे में सुना है, तो आपने स्पष्ट रूप से ‘support vector machine ‘ के बारे में भी सुना होगा।
इस पोस्ट में, हम support vector machine के अल्गोरिदम की एक संक्षिप्त जानकारी प्रदान करेंगे और यह समझेंगे कि इसका उपयोग डेटा साइंस में कैसे किया जाता है।
Support vector machine क्या है? What is Support Vector Machine in Hindi
सपोर्ट वेक्टर मशीन (Support Vector Machine ) एक महत्वपूर्ण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जो data classification और regression के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक सुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक है, अर्थात इसमें हमें ट्रैन डेटा सेट के साथ लेबल्स उपलब्ध होते हैं।
सपोर्ट वेक्टर मशीन का मुख्य उद्देश्य है एक अलग वर्ग के डेटा पोइंट्स को एक विभाजन सरणी (decision boundary) के माध्यम से अन्य वर्ग के डेटा पोइंट्स से अलग करना। यह विभाजन सरणी सबसे अधिक अंतरिक्ष के बीच का मार्ग होता है, जिसमें डेटा को वर्गों में विभाजित किया जा सकता है।
Support vector machine को एक उचित विभाजन सरणी के लिए शैली तकनीक के साथ विभाजित करने की कोशिश करता है, जो डेटा के बारे में सबसे अधिक जानकारी प्रदान करता है।
यह तकनीक डेटा को एक डायगनल तरलता के लिए बाध्य करता है, जिससे कि वर्गों के बीच सीमा का आकार मान्यता और स्पष्टता से व्याख्या किया जा सके।
सपोर्ट वेक्टर मशीन एक समस्या को हल करने के लिए वेक्टर का उपयोग करता है, जिन्हें सपोर्ट वेक्टर कहा जाता है। इन सपोर्ट वेक्टर्स का उद्देश्य विभाजन सरणी के लिए मार्ग को स्पष्ट करना होता है।
Support vector machine काम कैसे करता है?
SVM काम कैसे करता है, उसे समझने के लिए, हमें इसकी कार्यप्रणाली को देखने की आवश्यकता है। इसकी मुख्य विशेषता एक विभाजन सरणी (decision boundary) का निर्धारण करना है जो दो विभिन्न वर्गों के डेटा को अलग करता है।
SVM का काम इस प्रकार होता है:
डेटा एंटर करें: सबसे पहले, हम डेटा को एंटर करते हैं। यह डेटा कई विशेषताओं (features) के आधार पर हो सकता है, जैसे कि लंबाई, चौड़ाई, आय, आदि।
सपोर्ट वेक्टर्स की खोज: SVM का मुख्य उद्देश्य सही विभाजन सरणी(partition array) या हाइपरप्लेन का निर्धारण करना है। इसके लिए, यह समर्थन वेक्टर्स की मदद से डेटा के बीच एक सही विभाजन सरणी खोजता है।
विभाजन सरणी(partition array) का निर्धारण: SVM एल्गोरिदम एक partition array या हाइपरप्लेन को तैयार करता है जो डेटा को दो वर्गों में विभाजित करता है। इस हाइपरप्लेन की गणना इस प्रकार होती है कि यह विभाजन सरणी को सबसे अधिक स्पेस के बीच स्थित करता है।
डेटा को विभाजित करें: एक बार partition array तैयार हो जाती है, तो नए डेटा एंटर किया जा सकता है और उसे विभाजन सरणी के अनुसार वर्गों में विभाजित किया जा सकता है।
सीमा के निर्धारण: अक्सर, डेटा में कुछ अंतरिक्षों को सही से विभाजित करने के लिए एक हाइपरप्लेन के साथ कुछ सीमाओं को निर्धारित किया जाता है।
Support Vector Machine का data science का उपयोग कैसे किया जाता है?
सपोर्ट वेक्टर मशीन एक महत्वपूर्ण और प्रभावी तकनीक है जो डेटा साइंस में रिसर्च और एनालिसिस के लिए उपयोग किया जाता है। यह तकनीक data classification, data analysis, और data pattern recognition पहचानने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
सपोर्ट वेक्टर मशीन का प्रमुख उपयोग डेटा क्लासिफिकेशन में होता है। यह एक सुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक है, जिसमें हमें प्रशिक्षित डेटा के साथ लेबल्स उपलब्ध होते हैं। इस तकनीक का उपयोग विभिन्न श्रेणियों में डेटा को विभाजित करने के लिए किया जाता है, जिससे आने वाले डेटा को सही श्रेणी में वर्गीकृत किया जा सके।
उदाहरण के लिए, विपणन क्षेत्र में, हम सपोर्ट वेक्टर मशीन का उपयोग उन ग्राहकों की जांच करने में कर सकते हैं जो उन्नत वेबसाइट पर विचार या खरीदारी करते हैं। हम उन ग्राहकों को स्थिरता, आय, उम्र, और अन्य विशेषताओं के आधार पर वर्गीकृत कर सकते हैं ताकि हम उन्हें अनुकूलित उत्पादों और सेवाओं का प्रस्ताव दे सकें।
Support vector machine के फायदे
उच्च डेटा समर्थन
सपोर्ट वेक्टर मशीन एक प्रभावी तकनीक है जो उच्च डेटा समर्थन प्रदान करता है। यह बड़े डेटा सेट्स को अच्छी तरह से एनालाइज करने में सक्षम होता है और अन्य लर्निंग एल्गोरिदमों की तुलना में अधिक असरकारी होता है।
समर्थन वेक्टर्स का सही उपयोग
सपोर्ट वेक्टर मशीन उपयुक्त समर्थन वेक्टर्स का उपयोग करता है जो डेटा को सही तरीके से विभाजित करने में मदद करते हैं। यह वेक्टर्स सीमा को स्पष्ट करने में मदद करते हैं और एनिमेटेड डेटा के लिए एक अच्छा मॉडल प्रस्तुत करते हैं।
कम रिस्क प्राप्ति
सपोर्ट वेक्टर मशीन ने कम रिस्क प्राप्ति का मार्ग खोला है। यह डेटा के अपडेट और परिवर्तनों को अच्छी तरह से संबोधित कर सकता है और नए डेटा के साथ संगत है।
अधिकतम मार्जिन सपोर्ट
सपोर्ट वेक्टर मशीन का उपयोग करने से, हम अधिकतम मार्जिन सपोर्ट को बढ़ा सकते हैं, जिससे कि डेटा का विभाजन अधिक स्पष्ट और अच्छा होता है। यह उच्च स्पेस में फैसले को सही और स्पष्ट बनाने में मदद करता है।
अधिक नियंत्रण
सपोर्ट वेक्टर मशीन के फायदे में से एक यह है कि यह डेटा को अधिक नियंत्रित तरीके से प्रोसेस करता है। इसके परिणामस्वरूप, यह उत्पादन के लिए सही और तेजी से प्रतिक्रिया देने की क्षमता में सुधार कर सकता है।