ဟိုက်ပါပလိန်း ကိုနားလည်ဖို့အစပိုင်းမှာခက်ခဲနိုင်ပါတယ်၊ အထူးသဖြင့် သင်သင်္ချာသို့မဟုတ်ဒေတာသိပ္ပံနဲ့မစွမ်းရင်ပါ။ ဒါပေမယ့် ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ စက်သင်ယူခြင်း၊ ဂျီဩမေရီနဲ့ ရူပဗေဒအပါအဝင် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးမှာ အရေးကြီးသောခံစားချက်များဖြစ်ပါတယ်။ ဟိုက်ပါပလိန်းရဲ့ အယူအဆကိုကြည့်ပြီး ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်ပြီး ဘာကြောင့် အရေးကြီးသလဲဆိုတာ ကိုရှင်းပြကြပါစို့။
ဟိုက်ပါပလိန်းဆိုတာဘာလဲ?
အဓိကအားဖြင့် ဟိုက်ပါပလိန်းဟာ ဂျီဩမေရီမှဆင်းသက်လာတဲ့ အယူအဆပါ။ ရိုးရှင်းစွာပြောရရင် ဟိုက်ပါပလိန်း ဆိုတာ အဲဒီနေရာကိုပါဝင်ထားတဲ့နေရာထက် တစ်ပေါင်းနည်းတဲ့ အတိုင်းအတာတစ်ခုပါ။ ဒါက ပိုမိုတိကျတဲ့ အရည်အသွေးအဖြစ် ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ?
သင်သုံးထောင့်ရိုးမှန်အခန်းတစ်ခုမှာ ရှိနေတယ်လို့ ထင်ပါ။ ကြမ်းပြင်၊ နံရံတွေ၊ နှင့် မျက်နှာကျက်တောင်မှ ဒီသုံးထောင့်ရိုးအခန်းမှာ နှစ်ထောင့်ရိုးဟိုက်ပါပလိန်းတစ်ခုအဖြစ် တွေးနိုင်ပါတယ်။ ယခု အဲဒီလိုဂျစ်ကို အမြင့်မားတဲ့အတိုင်းအတာနေရာတစ်ခုကိုယူပါ၊ ဥပမာ လေးထောင့်ရိုး - ဒီနေရာမှာ ဟိုက်ပါပလိန်းက သုံးထောင့်ရိုး "ဖြတ်" တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပါလိမ့်မယ်။
ဟိုက်ပါပလိန်းနှစ်ထောင့်ရိုးတွင်
နှစ်ထောင့်ရိုးတွင် ဟိုက်ပါပလိန်းကို ကြည့်ရှုရန် - စားပွဲပေါ်က စက္ကူနဲ့တူသော အပြားပြားကို စဉ်းစားပါ။ စက္ကူကို နှစ်ခွတွဲထားသော လမ်းကြောင်းသည် ဟိုက်ပါပလိန်းနှင့် ဆင်တူသည်။ ဒီနေရာမှာ လမ်းကြောင်းဟာ စက္ကူထက် တစ်ပေါင်းနည်းသော အတိုင်းအတာတစ်ခု (တစ်ထောင့်ရိုးလမ်းကြောင်း vs. နှစ်ထောင့်ရိုးမျက်နှာပြင်) ဖြစ်ပါတယ်။
ဟိုက်ပါပလိန်းသုံးထောင့်ရိုးတွင်
သုံးထောင့်ရိုးကိုပြောင်းလဲရင်၊ အခန်းကိုပြန်စဉ်းစားပါ။ အခန်းကို နှစ်ခုခွဲထားတဲ့ အပြားပြားကို တွေးပါ။ ဒီအပြားပြားဟာ သုံးထောင့်ရိုးနေရပ်ထဲမှာရှိတဲ့ ဟိုက်ပါပလိန်းဖြစ်ပါတယ်။ ဟိုက်ပါပလိန်းကနေရာကို နှစ်ခုခွဲထားဖို့ ကူညီတယ်ဆိုတာကို နားလည်ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။
အမြင့်မားတဲ့အတိုင်းအတာတွေမှာ ဟိုက်ပါပလိန်း
သုံးထောင့်ရိုးထက် ပိုတဲ့နေရာတွေကိုရော ဘယ်လိုလဲ? ကြည့်ရတာခက်ခဲပေမယ့် သင်္ချာဆိုင်ရာမူဝါဒတွေကတူတူပါပဲ။ လေးထောင့်ရိုးနေရာ တစ်ခုမှာ ဟိုက်ပါပလိန်းကနေရပ်ကို သီးခြားအစိတ်အပိုင်းတွေခွဲခြားထားတဲ့ နယ်နိမိတ်အဖြစ် ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ပါလိမ့်မယ်။
ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကဲ့သို့သော စက်သင်ယူခြင်းအယ်လဂိုရစ်သမ်များတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍများကိုယူပါတယ်။ ခုနောက်ပိုင်းမှာ သူတို့က ဒေတာအချက်အလက်တွေကို ပေါင်းစည်းခြင်းကူညီဖို့အတွက် ထိပ်ဆုံးနယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ပါ။
ဒေတာသိပ္ပံတွင် ဟိုက်ပါပလိန်း၏ အမှန်တကယ်အတွေ့အကြုံ
ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ ခွဲခြားခြင်းကိရိယာတွေဖြစ်ပါတယ်။ သင့်အီးမေးလ်ပုံးထဲမှာ အမျိုးမျိုးသောဒေတာကို ခွဲခြားခြင်းအကြောင်းစဉ်းစားပါ - စပမ်အီးမေးလ်တွေ vs. အရေးကြီးတာတွေ। ဒီကိစ္စမှာ ပေးပို့သူရဲ့နာမည်သို့မဟုတ် အီးမေးလ်ရဲ့အကြောင်းအရာက စွမ်းရည်စွမ်းဆောင်မှုများဖြစ်ပြီး မျိုးစုံသောအတိုင်းအတာနေရာတွင် အစွမ်းအထက်ဖြစ်ပါတယ်။ ဟိုက်ပါပလိန်းက ဒီအီးမေးလ်နှစ်မျိုးကိုခွဲခြားထားတဲ့ နယ်နိမိတ်ဖြစ်ပြီး ဖွင့်လှစ်ထားသော အင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံပြီး အထိရောက်ဆုံးစီစစ်ပါ။
ဟိုက်ပါပလိန်း၏ လက္ခဏာများ
အတိုင်းအတာများ မရှိဘဲ ဟိုက်ပါပလိန်းတွေကို သတ်မှတ်ထားတဲ့ လက္ခဏာတွေ ရှိပါတယ်။
- အများဆုံးအလားအလာ: စက်သင်ယူခြင်းမှာ၊ အထူးသဖြင့် SVMs မှာ၊ ဟိုက်ပါပလိန်းကို ရွေးချယ်ပြီး အမျိုးမျိုးသောအတန်းများကြားမှာ အများဆုံးအလားအလာကို အများဆုံးအလားအလာအဖြစ်သတ်မှတ်ပါ။
- အရပ်အမျိုးမျိုး: ဟိုက်ပါပလိန်းရဲ့လမ်းကြောင်းကို သူ့ကိုမျဉ်းခြားပြီး သတ်မှတ်ထားတဲ့ ဗက်တာတစ်ခုဖြစ်တဲ့နာမယ်ဗက်တာနဲ့ သတ်မှတ်ပါတယ်။
- နိယာမ: ဟိုက်ပါပလိန်းရဲ့နိယာမရဲ့ ပုံမှန်ပုံစံက ( ax + by + cz = d ) သုံးထောင့်ရိုးအတွက်ဖြစ်ပြီး ပိုမြင့်တဲ့အတိုင်းအတာတွေအတွက်လည်း တူညီပါတယ်။
စက်သင်ယူခြင်းတွင် ဟိုက်ပါပလိန်းများ
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ (SVM) တွင် ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ အရေးကြီးပါတယ်၊ ဘာဖြစ်လို့ဆိုရင် သူတို့က ဒေတာရဲ့အတန်းအမျိုးမျိုးကို သီးခြားခွဲထားတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်တွေကို သတ်မှတ်ပါတယ်။ ဒါဟာ အင်္ဂါရပ်များစွာပါဝင်နေတဲ့ ဒေတာခွဲခြားခြင်းပြဿနာများအတွက် အထူးသဖြင့် အရေးကြီးပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် လက်ရေးဖြင့်ရေးသားထားသောဂဏန်းခွဲခြားခြင်းတွင် ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ အချက်အလက်တိပ်ခွဲမှုနှင့် အကွာအဝေးအင်္ဂါရပ်များအပေါ် အခြေခံပြီး '3' နဲ့ '8' တို့ကို ခွဲခြားနိုင်ပါတယ်။
ဟိုက်ပါပလိန်း၏ လက်တွေ့အရေးပါမှု
ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ သင်္ချာဆိုင်ရာအရည်မှုတွေမဟုတ်ပါဘူး။ သူတို့ကနယ်ပယ်အမျိုးမျိုးမှာ အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍတွေကိုယူပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် ဘဏ္ဍာရေးနယ်ပယ်မှာ ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ စတော့ရှယ်ယာတန်ဖိုးကို ထိန်းညှိနေသော ကိန်းဂဏန်းတွေကိုခွဲခြားမှာ ကူညီတဲ့ စျေးကွက်လမ်းကြောင်းတွေကိုခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ ဒါမှမဟုတ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှာ ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ ဒေတာအချက်အလက်တွင် သိမ်းဆည်းထားသော လူနာဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာများအပေါ် အခြေခံပြီး ရောဂါတွေကို ခွဲခြားဖို့ ကူညီပါတယ်။
ဟိုက်ပါပလိန်း၏ ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာရှုပ်ထွေးမှု
ဟိုက်ပါပလိန်းကိုအသုံးပြုခြင်းက ရှုပ်ထွေးတဲ့တွက်ချက်မှုတွေပါဝင်ပါတယ်။ အထူးသဖြင့် ဒေတာအကိန်းအမျိုးမျိုးအတွက်လိုအပ်တဲ့အကောင်းဆုံးဟိုက်ပါပလိန်းကိုသတ်မှတ်ဖို့ လိမ်ညာသိပ္ပံနဲ့ အထောက်အကူပြုမှုတွေပါဝင်နိုင်ပါတယ်။ ဒေတာရဲ့အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုတို့ တိုးလာတာကြောင့် သင့်လျော်တဲ့ဟိုက်ပါပလိန်းကိုတွက်ချက်ဖို့ အထောက်အကူပြုမှုများနဲ့ အထောက်အကူပြုမှုများအတွက် အကူအညီလိုအပ်ပါတယ်။
ဆက်လက်ဖတ်ရှုရန် အရင်းအမြစ်များ
- Andrew Ng ရဲ့ စက်သင်ယူခြင်းသင်တန်း: Coursera ပေါ်မှာ ပေးထားပြီး SVMs SVMs အပါအဝင် စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာအယူအဆတွေအတွက် အထောက်အကူပြုသော အတန်းတွေကို ပံ့ပိုးပေးပါတယ်။
- "The Elements of Statistical Learning" by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman: စက်သင်ယူခြင်းနည်းစနစ်များအတွက် သင်္ချာဆိုင်ရာသီအိုရီများကို ကာလအတွင်း ကာလအတွင်း ဖုံးအုပ်ပါတယ်၊ hyperplanes အပါအဝင်။
ဟိုက်ပါပလိန်းစွမ်းရည်ပေါင်းစည်းခြင်း
ဟိုက်ပါပလိန်းကိုနားလည်ခြင်းက အစွမ်းထက်သောဒေတာခွဲခြားမှုကို နားလည်ဖို့ လွယ်ကူစေပါတယ်။ တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုရင်တောင်မှ ဟိုက်ပါပလိန်းနဲ့ ရင်းနှီးမှုက သင့်ရဲ့သုံးသပ်မှုစွမ်းရည်ကို တိုးတက်စေပြီး စက်သင်ယူခြင်းအတွင်း အလုပ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွေကို ချီးမွမ်းနိုင်စေပါတယ်။ ဒါနဲ့တော့ သင်ဒေတာအချက်အလက်ကို လမ်းကြောင်းတစ်ခု၊ အပြားပြားတစ်ခု၊ ဒါမှမဟုတ် ပိုခက်ခဲတဲ့နယ်နိမိတ်တစ်ခုခုဖြစ်စေ ခွဲခြားထားရင် ဟိုက်ပါပလိန်းတွေဟာ တိကျပြီး ထိရောက်တဲ့ခွဲခြားမှုတွေအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့ကိရိယာတွေဖြစ်ပါတယ်။
