प्रश्न:
मशीन सीखने पर ओकाम का रेजर कैसे लागू होता है?
ए:ऑकैम के रेजर का उपयोग 1200 के दशक में ओखम के विलियम के लिए हुआ था - यह विचार है कि सबसे सरल और सबसे प्रत्यक्ष समाधान को प्राथमिकता दी जानी चाहिए, या कि अलग-अलग परिकल्पनाओं के साथ, सबसे सरल एक या सबसे कम बदलाव वाला सबसे अच्छा आवेदन किया जाएगा।
हालांकि, ओकाम के रेजर में अत्याधुनिक तकनीकों के कुछ आधुनिक अनुप्रयोग भी हैं - एक उदाहरण मशीन लर्निंग के सिद्धांत का अनुप्रयोग है। मशीन लर्निंग के साथ, इंजीनियर कंप्यूटर को प्रशिक्षण डेटा के सेट पर प्रशिक्षित करने, उन्हें सीखने और अपने मूल कोडबेस प्रोग्रामिंग की सीमाओं से परे जाने में सक्षम बनाने के लिए काम करते हैं। मशीन लर्निंग में कंप्यूटरों में एल्गोरिदम, डेटा संरचनाओं और प्रशिक्षण प्रणालियों को लागू करना शामिल है, ताकि उन्हें अपने दम पर सीखने और विकसित होने वाले परिणाम मिल सकें।
इसे ध्यान में रखते हुए, कुछ विशेषज्ञों का मानना है कि ओकेम का रेजर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को डिजाइन करने में उपयोगी और शिक्षाप्रद हो सकता है। कुछ तर्क देते हैं कि ओकाम का रेजर एक प्रोजेक्ट पर लागू करने के लिए इंजीनियरों को सबसे अच्छा एल्गोरिथ्म चुनने में मदद कर सकता है, और यह भी तय करने में मदद कर सकता है कि चयनित एल्गोरिदम के साथ किसी प्रोग्राम को कैसे प्रशिक्षित किया जाए। ओकाम के रेजर की एक व्याख्या यह है कि तुलनीय व्यापार-नापसंद के साथ एक से अधिक उपयुक्त एल्गोरिदम दिए गए हैं, जो कि कम से कम जटिल है और व्याख्या करने में आसान है।
अन्य लोग बताते हैं कि सरलीकरण प्रक्रियाएं जैसे कि सुविधा चयन और आयामीता में कमी भी एक ओट्टम के रेजर सिद्धांत का उपयोग करने के उदाहरण हैं - बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए सरलीकरण मॉडल। दूसरी ओर, अन्य लोग मॉडल ट्रेड-ऑफ का वर्णन करते हैं, जहां इंजीनियर सटीकता की कीमत पर जटिलता को कम करते हैं - लेकिन फिर भी यह तर्क देते हैं कि यह ओप्पम का रेजर दृष्टिकोण फायदेमंद हो सकता है।
ओकैम के रेजर के एक अन्य अनुप्रयोग में कुछ प्रकार की मशीन सीखने के लिए निर्धारित पैरामीटर शामिल हैं, जैसे कि प्रौद्योगिकियों में बायेसियन तर्क। किसी परियोजना के लिए मापदंडों के सेट को सीमित करने में, इंजीनियरों को मॉडल को सरल बनाने के लिए "ओक्टम के रेजर का उपयोग करना" कहा जा सकता है। एक और तर्क यह है कि जब रचनात्मक लोग मंथन करते हैं कि व्यवसाय के उपयोग के मामले का आकलन कैसे करें और एल्गोरिदम का उपयोग करने से पहले किसी परियोजना के दायरे को सीमित करें, तो वे शुरुआत से ही परियोजना की जटिलता को कम करने के लिए ओकाम के रेजर का उपयोग कर रहे हैं।
मशीन सीखने के लिए ओक्टम के रेजर के एक अन्य लोकप्रिय अनुप्रयोग में "अत्यधिक जटिल प्रणालियों का अभिशाप" शामिल है। यह तर्क यह है कि अधिक जटिल और विस्तृत मॉडल बनाने से उस मॉडल को नाजुक और अनिष्टकारी बनाया जा सकता है। ओवरफिटिंग नामक एक समस्या है जहां मॉडल को वास्तव में जांचे जाने वाले डेटा और उस डेटा के उपयोग के मामले में बहुत जटिल बना दिया जाता है। यह एक और उदाहरण है जहां कोई व्यक्ति मशीन सीखने की प्रणाली के जानबूझकर डिजाइन में ओकाम के रेजर का हवाला दे सकता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे अतिउत्पादकता और कठोरता से ग्रस्त नहीं हैं।
दूसरी ओर, कुछ बिंदु बताते हैं कि ओकाम के रेजर का गलत तरीके से उपयोग करने से मशीन लर्निंग प्रोग्रामिंग की प्रभावशीलता कम हो सकती है। कुछ मामलों में, जटिलता आवश्यक और फायदेमंद हो सकती है। यह सब विशेष परियोजना के दायरे की जांच के साथ करना है और जो प्राप्त किया जाना चाहिए, और दिए गए परिणाम के लिए सबसे अधिक लक्षित समाधान लागू करने के लिए इनपुट, प्रशिक्षण सेट और मापदंडों को देखते हुए।
