शब्द "एक मॉडल सीखो" कहाँ से आया था


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अक्सर मैंने सुना है कि डेटा खनिक इस शब्द का उपयोग करते हैं। एक सांख्यिकीविद् के रूप में, जिन्होंने वर्गीकरण की समस्याओं पर काम किया है, मैं "ट्रेन ए क्लासिफायर" शब्द से परिचित हूं और मेरा मानना ​​है कि "एक मॉडल सीखें" का मतलब एक ही बात है। मुझे "ट्रेन ए क्लासिफायर" शब्द से कोई आपत्ति नहीं है। ऐसा लगता है कि मॉडल को फिट करने के विचार को चित्रित करना है क्योंकि मॉडल के मापदंडों के अच्छे या "बेहतर" अनुमान प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया जाता है। लेकिन सीखना होगा ज्ञान हासिल करना। सादे अंग्रेजी में "एक मॉडल सीखें" का अर्थ यह जानना होगा कि यह क्या है। लेकिन वास्तव में हम मॉडल को कभी "जानते" नहीं हैं। मॉडल अनुमानित वास्तविकता है लेकिन कोई भी मॉडल सही नहीं है। यह बॉक्स की तरह है "कोई मॉडल सही नहीं है लेकिन कुछ उपयोगी हैं।"

मैं डेटा खनिकों की प्रतिक्रिया सुनना चाहूंगा। शब्द की उत्पत्ति कैसे हुई? यदि आप इसका उपयोग करते हैं, तो आप इसे क्यों पसंद करते हैं?


मजाकिया हिस्सा यह है कि "एक मॉडल सीखें" का अर्थ है "अपने सभी मापदंडों को याद रखना" या तो, इस प्रकार यह गलत है, भले ही आप यह तर्क न दें कि क्या "सीखना" यहां एक अच्छा शब्द है। मेरी भाषा (पीएल) में, आधिकारिक नामकरण "एक मॉडल सिखाना" है, हालांकि "मशीन शिक्षण" को "मशीन शिक्षण" के बजाय "मशीन लर्निंग" कहा जाता है।

साइडबार: क्या आपके पास बॉक्स उद्धरण के लिए एक संदर्भ है।
एन्ट्रापी

जवाबों:


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मुझे संदेह है कि इसकी उत्पत्ति कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान समुदाय में होती है, जहां तंत्रिका नेटवर्क को समान रूप से सिनैप्टिक वज़न के संशोधन के माध्यम से डेटा के एक मॉडल को सीखने के रूप में सोचा जा सकता है जो मानव मस्तिष्क में होता है जैसा कि हम खुद से सीखते हैं। अनुभव। मेरा शोध कैरियर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में शुरू हुआ, इसलिए मैं कभी-कभी वाक्यांश का उपयोग करता हूं।

शायद यह अधिक समझ में आता है यदि आप मॉडल के मापदंडों के बजाय मॉडल के मापदंडों में एन्कोडेड होने के बारे में सोचते हैं, उसी तरह से कि एक मानसिक मॉडल मस्तिष्क का एक पहचान योग्य भौतिक घटक नहीं है जितना कि पैरामीटर का एक सेट हमारे कुछ न्यूरॉन्स के लिए सेटिंग्स।

ध्यान दें कि कोई निहितार्थ नहीं है कि एक मानसिक मॉडल आवश्यक रूप से सही है या नहीं!


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मेरे अध्ययन के नेता और मेरे बीच यह चर्चा थी, और मैंने इस चर्चा से संबंधित एक प्रश्न यहां पोस्ट किया थाआँकड़े ।ackexchange.com/questions/43559/… । मुझे यह समझ में आया कि मॉडल फिटिंग, प्रशिक्षण, आकलन और सीखने का मतलब है कि किसी विशिष्ट रूप के मॉडल को परिभाषित करने वाले सर्वोत्तम मापदंडों को खोजने के लिए कुछ अनुकूलन पद्धति का उपयोग।
एंट्रॉपी

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यह शब्द कलात्मक बुद्धि में काफी पुराना है। ट्यूरिंग ने अपने 1950 के कम्प्यूटिंग मशीनरी और इंटेलिजेंस पेपर इन माइंड में "लर्निंग मशीन्स" पर एक लंबा खंड समर्पित किया , और गुणात्मक रूप से रेखाचित्रों की देखरेख में शिक्षण किया। रोसेनब्लैट का मूल पेपर: द पर्सेप्ट्रॉन: 1958 से ब्रेन पेपर में सूचना भंडारण और संगठन के लिए एक संभाव्य मॉडल "गणितीय मॉडल ऑफ लर्निंग" के बारे में विस्तार से बात करता है। यहाँ परसेप्ट्रॉन एक "सीखने का मॉडल" था; मॉडल "सीखा" नहीं थे।

पिट्स एंड मैककुल्फ 1943 पेपर - मूल "न्यूरल नेटवर्क" पेपर - वास्तव में सीखने से संबंधित नहीं था, और अधिक कैसे एक तार्किक कलन का निर्माण कर सकता है (जैसे हिल्बर्ट या जेंटज़ेन सिस्टम, लेकिन मुझे लगता है कि वे रसेल / व्हाइटहेड का संदर्भ देते हैं) निष्कर्ष निकाल सकता है। मुझे लगता है कि यह "परसेप्ट्रोन" पेपर था, जिसने एक संख्यात्मक परिचय दिया, जैसा कि इस परंपरा में सीखने की प्रतीकात्मक धारणा के विपरीत था।

क्या केवल उदाहरणों से शतरंज खेलना सीखना एक मशीन के लिए संभव है? हाँ। क्या यह शतरंज खेलने के लिए एक मॉडल है? हाँ। क्या यह इष्टतम मॉडल है (यह मानते हुए कि एक है)? लगभग निश्चित रूप से नहीं। सादे अंग्रेजी में मैंने "शतरंज सीखी है" अगर मैं शतरंज को अच्छा खेल सकता हूँ - या शायद बहुत अच्छी तरह से। इसका मतलब यह नहीं है कि मैं इष्टतम शतरंज खिलाड़ी हूं। यह वह अर्थ है जिसमें ट्यूरिंग "सीखने" का वर्णन कर रहे थे जब उन्होंने अपने पेपर में शतरंज सीखने पर चर्चा की।

मैं बहुत असंगत हूं कि मैं किस शब्द का उपयोग करता हूं। इसलिए (उदाहरण के लिए) सीखने-में-सीमा के लिए मैं "पहचान" कहूंगा, एसवीएम-लर्निंग के लिए मैं "ट्रेन" कहूंगा, लेकिन एमसीएमसी- "सीखने" के लिए मैं "ऑप्टिमाइज़" कहूंगा। और उदाहरण के लिए, मैं सिर्फ प्रतिगमन "प्रतिगमन" कहता हूं।


मेरा प्रश्न वर्गीकरण में शब्द सीखने का उपयोग करने के बारे में नहीं था, बल्कि वाक्यांश "एक मॉडल सीखना" था। मशीन लर्निंग बहुत परिचित है लेकिन "मॉडल सीखना" एक वाक्यांश है जो मैंने पहली बार इस साइट पर यहां सुना है।
माइकल आर। चेरिक

मैंने वहां थोड़ा ब्लर्ब जोड़ा है, लेकिन आप सही कह रहे हैं, यह बहुत अच्छा जवाब नहीं है, मैंने "मॉडल" की बहुत चर्चा के बिना सीखने पर जोर दिया है। मैं देखूंगा कि क्या मैं आज कुछ भी याद कर सकता हूं, लेकिन अगर आज शाम कुछ नहीं हुआ तो मैं इसे हटा सकता हूं।
पैट्रिक कैलडन

मैं इस उत्तर को नष्ट करने जा रहा था, लेकिन स्पष्ट रूप से कुछ लोग इसे पसंद करते हैं! मुझे लगता है कि यह इस संदर्भ में "सीखने" शब्द का एक उचित सा सारांश है।
पैट्रिक कैलडन

+1 मैं एक अपवॉट दे रहा हूं क्योंकि यद्यपि प्रश्न के बिंदु से थोड़ा दूर यह संबंधित और दिलचस्प है और इसे 3 अपवोट मिले। इसे में रखें।
माइकल आर। चेरिक

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बायोप्लासिबल मशीन लर्निंग में एक शोधकर्ता के रूप में, मैं दृढ़ता से सहमत हूं कि "कोई मॉडल सही नहीं है, लेकिन कुछ उपयोगी हैं", और वास्तव में मॉडल और औपचारिकताएं उन लेखकों द्वारा उपयोग की जाने वाली मजबूत असफलता हैं जो समस्या के अनुकूलन के बारे में बात करते हैं, जब वे क्या कर रहे हैं। एक मॉडल का अनुकूलन कर रहा है, अर्थात इसके पैरामीटर स्थान की खोज कर रहा है और एक स्थानीय या उम्मीद के मुताबिक वैश्विक इष्टतम खोज रहा है। यह सामान्य रूप से वास्तविक समस्या के लिए एक इष्टतम नहीं है। जबकि एक मॉडल का प्रवर्तक सामान्य रूप से सही शब्दावली का उपयोग करता है, और सभी मान्यताओं को उजागर करता है, अधिकांश उपयोगकर्ता मान्यताओं पर प्रकाश डालते हैं, जिन्हें अधिकतर अक्सर पकड़ में नहीं आने के लिए जाना जाता है, और "सीखने" और "अनुकूलन" और " parameterization "।

मुझे लगता है कि एक मॉडल का यह इष्टतम पैरामीटर है कि मशीन लर्निंग में लोगों का क्या मतलब होगा, विशेष रूप से पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में, हालांकि मैं यह नहीं कह सकता कि मैंने "मॉडल सीखना" बहुत कुछ सुना है - लेकिन ऐसा होता है, और जबकि व्यक्ति मॉडल को प्रशिक्षित करता है, कंप्यूटर मॉडल के मापदंडों को सीखता है। यहां तक ​​कि अनिश्चित रूप से सीखने में "सीखना" सबसे अक्सर एक मॉडल का मानकीकरण है, और उम्मीद है कि "एक मॉडल सीखना" इस प्रकार एक मॉडल का इष्टतम मानकीकरण है (हालांकि अक्सर पैरामीटर स्थान की खोज के विभिन्न तरीके अलग-अलग समाधान ढूंढते हैं, हालांकि वे साबित हो सकते हैं। उसी चीज को अनुकूलित करने के लिए)। मैं वास्तव में "प्रशिक्षण एक मॉडल" का उपयोग करूंगा

वास्तव में, मेरा अधिकांश शोध एक बेहतर मॉडल की खोज के संदर्भ में मॉडल सीखने के बारे में है, या अधिक कम्प्यूटेशनल और संज्ञानात्मक / जैविक / पारिस्थितिक रूप से प्रशंसनीय मॉडल है।

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