জেনারাইজড ডাইনামিক্যাল মেশিন লার্নিং
আমরা গতিশীল, অ-রৈখিক, ইন-স্ট্রিম অ্যানালিটিক্সের জন্য একটি নতুন মেশিন লার্নিং (এমএল) সমাধান পরিচয় করিয়ে দিয়েছি। স্পষ্টতই, এই ধরনের সমাধানটি স্ট্যাটিক, লিনিয়ার এবং অফলাইন (বা তার কোন সমন্বয়) মেশিন লার্নিং কর্মগুলিকে সামঞ্জস্য করবে। এই ধরনের সমাধানটির মান উল্লেখযোগ্য কারণ এটি একই পদ্ধতিটি শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং প্রতিক্রিয়া (পূর্বাভাস সহ), অফলাইন এবং রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশন এবং সহজ এবং কঠিন এমএল সমস্যাগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
আমরা স্টেট-স্পেস রিক্রুটেন্ট কার্নেল অভিক্ষেপ সময়-পরিবর্তিত কালমান বা 'আরকেটি-কালমান' পদ্ধতির রূপে আমাদের উদ্দেশ্য অর্জন করেছি। আরকেটি-কালমান কিছু সুপরিচিত এবং কম সুপরিচিত কঠোর তাত্ত্বিক সমাধানগুলির বাস্তবিক সংমিশ্রণ এবং বাস্তব সমস্যার সমাধান করার জন্য কীভাবে কার্যকরভাবে সংহত করা যায় সে বিষয়ে কিছু অনন্য অন্তর্দৃষ্টি।
RKT-Kalman utilizes non-linear projection and Cover Theorem, Kernel method, State-space data model, Bayesian Conditional Expectation estimation via Kalman Smoothing, Prediction, Filtering & Forecasting with State augmentation for time-varying estimation.
একটি হার্ড nonlinear শ্রেণীবিভাগ সমস্যা এবং একটি হার্ড বাস্তব জীবন অ স্টেশন তথ্য সমস্যা সঙ্গে, আমরা RTK- কালমান সমাধান এর চিত্তাকর্ষক কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছেন। যেহেতু এই পরীক্ষায় চরম ক্ষেত্রে কিছু সম্পাদন করা হয়েছে, তাই বলা উচিত যে বেশিরভাগ অন্যান্য সাধারণ মেশিন লার্নিং সমস্যাগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক কার্নেল-প্রজেকশন সময়-পরিবর্তিত কালমান পদ্ধতি ব্যবহার করে কার্যকরভাবে সমাধান করা হবে।
অফলাইনে আরটিকে-কালমান পদ্ধতির কার্যকারিতা এবং ইন-স্ট্রিম মোড মানে 'শিক্ষার অতীত অভিজ্ঞতা এবং নতুন পদক্ষেপের ফলাফল' হতে পারে। অতএব, এমএল ব্যবসার সমাধানগুলি 'এক এবং সম্পন্ন করা' দরকার নয় তবে ফ্লু শটগুলির মতো স্থাপন করা যেতে পারে (নতুন শিক্ষার উপর ভিত্তি করে মিশ্রণটি সমন্বয় করুন এবং পুনরাবৃত্তি করুন), এভাবে ডেটা সায়েন্স ব্যবসা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডাইনামিক্যাল মেশিন লার্নিং এর পূর্ণ প্রতিশ্রুতি অর্জন করা ।
পিএস: আমি ব্যক্তিগতভাবে রকিট-কালমানকে 'রকেট' কালমান হিসাবে উল্লেখ করি! :-) 'রকেট' স্বাভাবিকভাবেই 'রকেট' প্রসারিত হয় এবং আরো গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি কলমান ফিল্টার এবং রকেট, অ্যাপোলো প্রোগ্রাম, উপগ্রহের ন্যাভিগেশন, GPS এবং এর মতো ব্যবহারে সহায়ক।
লেখক সম্পর্কে
পি জি মাধুভান, পিএইচডি। - 'ডাটা বিজ্ঞান প্লেয়ার + মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, পণ্য ও ব্যবসায়ে গভীর ও সুষম ট্র্যাক রেকর্ড সহ কোচ'। পি জি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ অ্যানালিটিক্স একটি বিশেষজ্ঞ। মাইক্রোসফ্ট, লুকেন্ট, এটিএন্ড টি এবং রকওয়েল এবং স্টার্টআপস, জাপ্লাহ কর্প (প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও) এবং সোলাভির মতো বড় কর্পোরেশনগুলিতে নেতৃত্বের ভূমিকাগুলিতে তার ২0+ বছরের সফটওয়্যার পণ্য, প্ল্যাটফর্ম এবং ফ্রেমওয়ার্ক অভিজ্ঞতা রয়েছে।
0 comments:
Post a Comment