सिंहावलोकन
एक निर्णय वृक्ष फ़्लोचार्ट की तरह सरल हाँ/नहीं प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछकर भविष्यवाणियाँ करता है। एक यादृच्छिक जंगल ऐसे सैकड़ों पेड़ों को जोड़ता है और उन्हें वोट देने देता है, जो कहीं अधिक सटीक और मजबूत है।
निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन मुख्य एआई टूलकिट में बैठते हैं। जब आप इसे समझ जाते हैं, तो अन्य एआई विषयों का मूल्यांकन और तुलना करना आसान हो जाता है।
गहरा गोता
एक निर्णय वृक्ष चरण दर चरण डेटा को विभाजित करता है: प्रत्येक नोड पर यह उस सुविधा और सीमा को चुनता है जो परिणामों को सबसे अच्छी तरह से अलग करती है, फिर तब तक शाखाएँ देती है जब तक कि यह एक पत्ते पर भविष्यवाणी तक नहीं पहुँच जाता। पेड़ लोकप्रिय हैं क्योंकि उन्हें पढ़ना आसान है; आप ठीक-ठीक पता लगा सकते हैं कि निर्णय क्यों लिया गया। उनकी कमजोरी ओवरफिटिंग है, जहां एक गहरा पेड़ शोर को याद रखता है और नए डेटा पर खराब भविष्यवाणी करता है। यादृच्छिक वन डेटा के यादृच्छिक उपसमूह (बैगिंग नामक एक तकनीक) और प्रत्येक विभाजन पर सुविधाओं के यादृच्छिक उपसमूह पर कई पेड़ों को प्रशिक्षित करके इसे ठीक करते हैं। पेड़ अलग-अलग गलतियाँ करते हैं, इसलिए उनके वोटों का औसत निकालने से व्यक्तिगत त्रुटियाँ रद्द हो जाती हैं। परिणाम सारणीबद्ध डेटा के लिए सबसे विश्वसनीय, कम-ट्यूनिंग एल्गोरिदम में से एक है, जिसका गहन शिक्षण तक पहुंचने से पहले व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
प्रत्येक विभाजन को 'शुद्धता' को अधिकतम करने के लिए चुना जाता है। वर्गीकरण वृक्ष गिनी अशुद्धता या एन्ट्रापी को कम करते हैं; प्रतिगमन वृक्ष विचरण (वर्ग त्रुटि) को कम करते हैं। यादृच्छिक वन यादृच्छिकता के दो स्रोत जोड़ते हैं: बूटस्ट्रैप नमूनाकरण (प्रत्येक पेड़ प्रतिस्थापन के साथ खींचा गया एक यादृच्छिक नमूना देखता है) और प्रत्येक विभाजन पर यादृच्छिक सुविधा चयन। यह पेड़ों को सुशोभित करता है इसलिए उनकी औसत भविष्यवाणी में किसी भी एकल पेड़ की तुलना में बहुत कम भिन्नता होती है, पूर्वाग्रह को ज्यादा बढ़ाए बिना। प्रत्येक पेड़ के बूटस्ट्रैप से छोड़े गए आउट-ऑफ-बैग नमूने, एक अंतर्निहित सत्यापन अनुमान देते हैं।
निर्णय वृक्षों और यादृच्छिक वनों में महारत हासिल करना
एक निर्णय वृक्ष फ़्लोचार्ट की तरह सरल हाँ/नहीं प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछकर भविष्यवाणियाँ करता है। एक यादृच्छिक जंगल ऐसे सैकड़ों पेड़ों को जोड़ता है और उन्हें वोट देने देता है, जो कहीं अधिक सटीक और मजबूत है। निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन मुख्य एआई टूलकिट में बैठते हैं। जब आप इसे समझ जाते हैं, तो अन्य एआई विषयों का मूल्यांकन और तुलना करना आसान हो जाता है। गहरी समझ बनाने के लिए, निर्णय वृक्षों और रैंडम फ़ॉरेस्ट को एक ऑपरेटिंग मॉडल के रूप में मानें, न कि एक विशेषता के रूप में: वांछित परिणामों को परिभाषित करें, मान्यताओं को स्पष्ट करें, और जो सिस्टम विश्वसनीय रूप से कर सकता है उसे अलग करें जिसके लिए अभी भी विशेषज्ञ निर्णय की आवश्यकता है।
व्यवहार में, डिसीज़न ट्रीज़ और रैंडम फ़ॉरेस्ट का उपयोग करने वाली मजबूत टीमें पहले मजबूत वैचारिक मॉडल बनाती हैं, फिर उन मॉडलों को वास्तविक उत्पादन बाधाओं के अनुसार मैप करती हैं। वे स्पष्ट सफलता मानदंडों का दस्तावेजीकरण करते हैं, यथार्थवादी डेटा और वर्कफ़्लो के विरुद्ध परीक्षण करते हैं, और एक बार की बेंचमार्क जीत के बजाय देखे गए विफलता पैटर्न के आधार पर पुनरावृत्ति करते हैं। यहीं पर सैद्धांतिक समझ उत्पाद, नीति और संचालन में टिकाऊ क्षमता में बदल जाती है।
यह आपको स्पष्ट तकनीकी दावों को मार्केटिंग भाषा से अलग करने में मदद करता है। एक ही समय में, अलग-अलग टीमें एक ही शब्द का अलग-अलग उपयोग कर सकती हैं, इसलिए दायरे को जल्दी परिभाषित करें। सबसे लचीला दृष्टिकोण प्रयोग की गति को शासन अनुशासन के साथ जोड़ना है: पायलट चलाना, साक्ष्य प्राप्त करना, निर्णय लॉग प्रकाशित करना, और मॉडल व्यवहार, उपयोगकर्ता अपेक्षाओं और नियामक आवश्यकताओं के विकसित होने पर सुरक्षा उपायों को लगातार अपडेट करना।
सामरिक प्रभाव
यह आपको स्पष्ट तकनीकी दावों को मार्केटिंग भाषा से अलग करने में मदद करता है।
यह आपको स्पष्ट तकनीकी दावों को मार्केटिंग भाषा से अलग करने में मदद करता है। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
आप पैसा या समय खर्च करने से पहले बेहतर कार्यान्वयन संबंधी प्रश्न पूछ सकते हैं।
आप पैसा या समय खर्च करने से पहले बेहतर कार्यान्वयन संबंधी प्रश्न पूछ सकते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
साझा समझ वाली टीमें बेहतर उत्पाद, नीति और सीखने के निर्णय लेती हैं।
साझा समझ वाली टीमें बेहतर उत्पाद, नीति और सीखने के निर्णय लेती हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
क्रेडिट स्कोरिंग और ऋण अनुमोदन, जहां बैंक स्पष्ट, श्रवण योग्य निर्णय पथ को महत्व देते हैं।
चिकित्सा जोखिम की भविष्यवाणी जो बताती है कि कौन से रोगी कारक निदान या चेतावनी देते हैं।
सारणीबद्ध खाते और उपयोग डेटा से ग्राहक मंथन का पूर्वानुमान।
डेटासेट में कौन से वेरिएबल सबसे अधिक मायने रखते हैं, इसे रैंक करने के लिए फ़ीचर-महत्व विश्लेषण।
कार्यान्वयन पैटर्न
व्यवहार में निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन
क्रेडिट स्कोरिंग और ऋण अनुमोदन, जहां बैंक स्पष्ट, श्रवण योग्य निर्णय पथ को महत्व देते हैं।
क्रेडिट स्कोरिंग और ऋण अनुमोदन, जहां बैंक स्पष्ट, श्रव्य निर्णय पथ को महत्व देते हैं, टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानवीय वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन
चिकित्सा जोखिम की भविष्यवाणी जो बताती है कि कौन से रोगी कारक निदान या चेतावनी देते हैं।
चिकित्सा जोखिम पूर्वानुमान जो बताता है कि कौन से रोगी कारक निदान या चेतावनी देते हैं टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन
सारणीबद्ध खाते और उपयोग डेटा से ग्राहक मंथन का पूर्वानुमान।
सारणीबद्ध खाते और उपयोग डेटा से ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन
डेटासेट में कौन से वेरिएबल सबसे अधिक मायने रखते हैं, इसे रैंक करने के लिए फ़ीचर-महत्व विश्लेषण।
डेटासेट में कौन से वेरिएबल सबसे अधिक मायने रखते हैं, इसे रैंक करने के लिए फ़ीचर-महत्व विश्लेषण टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
जोखिम और रेलिंग
अलग-अलग टीमें एक ही शब्द का अलग-अलग इस्तेमाल कर सकती हैं, इसलिए दायरे को पहले ही परिभाषित कर लें।
बेंचमार्क मजबूत दिख सकते हैं जबकि वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन असमान है।
डेटा गुणवत्ता और मूल्यांकन योजनाओं की अनदेखी अक्सर नाजुक परिणाम पैदा करती है।
कार्यान्वयन रोडमैप
आपको जिस परिणाम की आवश्यकता है उसकी सरल भाषा में परिभाषा से शुरुआत करें।
आपको जिस परिणाम की आवश्यकता है उसकी सरल भाषा में परिभाषा से शुरुआत करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
परीक्षण से पहले एक सफलता मीट्रिक और एक विफलता स्थिति चुनें।
परीक्षण से पहले एक सफलता मीट्रिक और एक विफलता स्थिति चुनें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
प्रतिनिधि डेटा के साथ एक छोटा पायलट चलाएँ, न कि एक परिष्कृत डेमो सेट।
प्रतिनिधि डेटा के साथ एक छोटा पायलट चलाएँ, न कि एक परिष्कृत डेमो सेट। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
दस्तावेज़ जहां निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन मदद करते हैं और जहां सरल तरीके बेहतर हैं।
दस्तावेज़ जहां निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन मदद करते हैं और जहां सरल तरीके बेहतर हैं। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।