Distance Metrics in Machine Learning in Hindi | Types , Advantages

Distance Metrics क्या है?

Machine Learning में, Distance Metrics एक तरह का माप है जो हमें बताता है कि दो या दो से अधिक वस्तुएँ कितनी दूर हैं एक दूसरे से। यह तब उपयोग होता है जब हम विभिन्न Data Points के बीच समानता या अंतर को मापन करना चाहते हैं। इससे हम दो विभिन्न चीजों के बीच की तुलना कर सकते हैं और उन्हें Group में व्यवस्थित कर सकते हैं।

Distance Metrics के प्रकार

Distance Metrics, जिसे हिंदी में “दूरी मेट्रिक्स” कहा जाता है, कई प्रकार की होती हैं जो दो बिंदुओं या Data Points  के बीच की दूरी को मापने के लिए उपयोग होती हैं। यहां कुछ प्रमुख Distance Metrics के प्रकार हैं:

1. Euclidean Distance: यह सबसे सामान्य और प्रचलित दूरी माप है, जो दो बिंदुओं के बीच सीधी रेखा की दूरी को मापती है। इसका सामान्य सूत्र होता है:    यूक्लिडियन दूरी=(x2​−x1​)2+(y2​−y1​)2​
2. Manhattan Distance: इसमें दो बिंदुओं के बीच की दूरी को उनके संयोजन (conjunction) और वियोजन (disjunction) की अंतर के रूप में मापा जाता है∣ मैनहेटन दूरी=∣x2​−x1​∣+∣y2​−y1​∣
3. Chebyshev Distance: यह उन बिंदुओं के बीच की दूरी को मापती है जो सबसे अधिक होती है। चेबिशेव दूरी=max(∣x2​−x1​∣,∣y2​−y1​∣)
4. Mahalanobis Distance: इसमें दूरी को Data के विशेष configuration को ध्यान में रखते हुए मापा जाता है ताकि अलग-अलग विशेषताओं का महत्वपूर्ण योगदान किया जा सके।
5. Minkowski Distance: यह एक सामान्यीकृत रूप से Euclidean और Manhattan दूरी को शामिल करने के लिए इस्तेमाल होती है। Parameter $p$ के द्वारा निर्धारित किया जा सकता है: मिनकाउस्की दूरी=(∑i=1n​∣x2i​−x1i​∣p)1/p

Distance Metrics के लाभ

Distance Metrics के कुछ मुख्य लाभ:

• Pattern Recognition: Distance Metrics का उपयोग पैटर्न रिकग्निशन में होता है, जिससे हम दो या दो से अधिक Objects के बीच की समानता को माप सकते हैं। इससे हम विभिन्न Objects  को Group में व्यवस्थित कर सकते हैं और उन्हें सही Classes में  Classification कर सकते हैं।
• Clustering: Data Cluster  में, हम डेटा पॉइंट्स को उनकी दूरी के आधार पर Group में बाँट सकते हैं। इससे हम विभिन्न Data Sets को अलग-अलग Groups में व्यवस्थित कर सकते हैं और इससे Data Clustering  को सरल बनाया जा सकता है।
• Anomaly Detection: Distance Metrics का उपयोग विशेषकर अद्वितीयता की पहचान में किया जा सकता है। यह Data Set में असामान्य या बाहरी outliers को पहचानने में मदद कर सकता है।
• Feature Selection: डेटा में किसी एक या कई विशेषताओं के बीच की दूरी को मापकर हम फीचर सिलेक्शन कर सकते हैं, जिससे कि हम विभिन्न Feature का महत्व ठीक से समझ सकें और उनमें से केवल उपयुक्त Features का उपयोग कर सकें।
• Optimization: Distance Metrics का उपयोग कई अनुकूलन समस्याओं में होता है, जैसे कि Classification और Regression की समस्याएं। इससे हम अल्ग-अलग Parameters के बीच की दूरी को कम करने का प्रयास कर सकते हैं ताकि हम Model को बेहतरीन बना सकें।

उदाहरण:

उदाहरण के लिए, यदि हम किसी Machine Learning Model को यह Prediction करना सिखाना चाहते हैं कि किसी Customer को किसी उत्पाद को पसंद आएगा या नहीं, तो हम सबसे पहले Customer के पिछले खरीद History और Product की विशेषताओं के आधार पर दो Data Points के बीच की दूरी को मापने के लिए एक Distance Metrics का उपयोग करेंगे। यदि दो डेटा बिंदुओं के बीच की दूरी छोटी है, तो इसका मतलब है कि वे अधिक समान हैं, और Customer के उत्पाद को पसंद करने की अधिक संभावना है। यदि दो डेटा बिंदुओं के बीच की दूरी बड़ी है, तो इसका मतलब है कि वे अधिक भिन्न हैं, और Customer के उत्पाद को पसंद करने की कम संभावना है।

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