मशीन लर्निंग में हाइपरपैरामीटर क्या है ? | What is Hyperparameters in Machine Learning in Hindi
Hyperparameters वे निर्णय हैं जो हमें Machine Learning Models बनाते समय करने होते हैं। ये निर्णय हमारे मॉडल को सीखने और उसे सही तरीके से काम करने में मदद करते हैं।
Hyperparameter को हम Machine Learning में ऐसे Parameters कहते हैं जो मॉडल तैयार करते समय हमें स्थापित करने की आवश्यकता होती हैं। इन्हें हम मॉडल की स्थापना और शिक्षा की प्रक्रिया को समर्थन करने के लिए उपयोग करते हैं। इन्हें ठीक से सेट करना मॉडल की प्रदर्शन क्षमता को सुधार सकता है और बेहतर परिणाम प्राप्त करने में मदद कर सकता है।
किसी भी मॉडल को तैयार करते समय हमें कुछ निर्णय लेने होते हैं, जैसे कि कितने Layers होंगे, हर Layers में कितने Node होंगे, और कितनी बार डेटा से मॉडल को Trained किया जाएगा। इन निर्णयों को ट्यून करने के लिए हम Hyperparameters का उपयोग करते हैं।
यह निर्णय लेना मुश्किल हो सकता है, क्योंकि यह हर समस्या के लिए अलग हो सकता है और सही Hyperparameters को खोजना एक आरंभिक प्रक्रिया हो सकती है। यह एक जुगाड़ हो सकती है, जिसमें हम अलग-अलग मानों को Trained करते हैं और जो अच्छे परिणाम देते हैं, वही हम चुनते हैं।
एक उदाहरण के रूप में, एक neural network के लिए Hyperparameters में शामिल हो सकते हैं: Layers की संख्या, हर लेयर में Node की संख्या, शिक्षा की दर, और इत्यादि।
समझने के लिए, आप इसे एक Restaurant की रूपरेखा के साथ तुलना कर सकते हैं। जब आप Restaurant में जाते हैं, तो आपको कुछ Facilities (जैसे कि स्वादिष्ट भोजन, सफाई, और सेवा) को सेट करने की आवश्यकता होती है। इन Facilities को सही रूप से सेट करने से Restaurant की सेवा में सुधार हो सकता है और आपको अधिक संतुष्टि हो सकती है। इसी तरह, Hyperparameters को सही रूप से सेट करने से मॉडल की प्रदर्शन क्षमता में सुधार हो सकता है और आपको बेहतर नतीजे प्राप्त हो सकते हैं।
अगर हम एक सिम्पल उदाहरण लें, तो सोचिए कि आप एक Robot को बना रहे हैं जो fully automated गाड़ी चला सकता है। तो इस रोबोट को सही से चलने के लिए आपको कुछ Parameters को सेट करना होता है, जैसे कि गति, मुड़ाए, और रास्ते पर कैसे रहना है। ये सभी Parameters वह होते हैं जो Robot को एक सफल गाड़ी चलाने के लिए सेट करने में मदद करते हैं, और इन्हें सही तरीके से सेट करने से Robot बेहतरीन तरीके से गाड़ी चला सकता है।
इसी तरह, Machine Learning में हम Hyperparameters को सेट करते हैं ताकि हमारा मॉडल अच्छे से सीख सके और सही नतीजे दे सके। ये Hyperparameters विभिन्न स्थितियों और समस्याओं के लिए अलग हो सकते हैं, और हमें उन्हें सही तरीके से चुनना होता है ताकि हमारा मॉडल सबसे अच्छा काम कर सके।
Association Rule in Machine Learning in Hindi | Types , Example
हाइपरपैरामीटर के उदाहरण | Examples of Hyperparameters in Hindi
- Learning Rate: यह एक महत्वपूर्ण Hyperparameters है जो बताता है कि मॉडल कितनी जल्दी या धीरे सीखता है। अगर Learning Rate बहुत ज्यादा हो, तो मॉडल Overfit हो सकता है, और अगर बहुत कम हो, तो Model अच्छे से सीखने में कठिनाई हो सकती है।
- Batch Size: यह बताता है कि कितने samples का उपयोग मॉडल को एक बार में सीखने में होना चाहिए। बड़ा Batch Size चयन करने से तेजी से सीखाई जा सकती है, लेकिन यह संसारित संबंधों की चुनौतियों का सामना करने में कठिनाई कर सकता है।
- Epochs: यह बताता है कि मॉडल कितनी बार पूरे Datasets पर सीखना चाहिए। बहुत ज्यादा एपॉक्स का चयन Overfitting का कारण बन सकता है।
- Features: फीचर्स को सही तरीके से चयन करना भी एक Hyperparameters है। कुछ फीचर्स का चयन और कुछ को हटाना Model की प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है।
- Hidden Layers and Neurons: Network की संरचना के लिए इन Hyperparameters का सही चयन करना महत्वपूर्ण है। ये नेटवर्क की क्षमता को प्रभावित कर सकते हैं।
- Dropout: यह एक तकनीक है जो Overfitting से बचाव करने में मदद कर सकती है। ड्रॉपआउट विशिष्ट प्रतिशत के neurons को प्रत्येक Training iteration के दौरान “बंद” कर सकता है।
- Regularization: यह ओवरफिटिंग को कम करने के लिए एक अन्य तकनीक है, जिसमें एक Penalty Term को Loss Function में जोड़ा जाता है ताकि weights को सीमित रखा जा सके।
पैरामीटर और हाइपरपैरामीटर के बीच अंतर | Difference between Parameter and Hyperparameter in Hindi
Parameters और Hyperparameters मशीन लर्निंग में दो अलग-अलग प्रकार के अंश हैं जो मॉडल को Execute करने में मदद करते हैं।
- Parameter: पैरामीटर मॉडल द्वारा सीखे जाने वाले पैटर्न को दर्शाते हैं। ये मॉडल की सीख represent करने वाले weights and biases होते हैं, जो सीखने के दौरान बदलते हैं। इन Parameters की मानें सीख और पूर्वानुप्रयोग के आधार पर मॉडल द्वारा स्थापित की जाती हैं। उदाहरण के लिए, एक neural network में हर neuronके लिए एक वजन और एक बायास Parameters हो सकता है।
- Hyperparameter: Hyperparameters मॉडल तय करने में मदद करने वाले Parameters होते हैं जो तय करते हैं कि मॉडल कैसे सीखेगा और कैसे बनेगा। इन्हें हमारे हाथ में होते हैं, और हमें इन्हें सही तरीके से सेट करना होता है ताकि मॉडल अच्छे से सीख सके और सही प्रदर्शन करे। उदाहरण के लिए, Learning, Epochs, और Batch Size Hyperparameters हो सकते हैं।
सारांश से, Parameters Model के सीखने के Pattern को दर्शाते हैं, जबकि Hyperparameters model के सीखने के प्रक्रिया को Execute करते हैं। हाइपरपैरामीटर्स को सही तरीके से सेट करना महत्वपूर्ण है ताकि मॉडल ठीक से सीख सके और अच्छे प्रदर्शन करे।
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