সিদ্ধান্ত বন নিম্নলিখিত সুবিধা প্রদান করে:
- এগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কের চেয়ে কনফিগার করা সহজ । সিদ্ধান্ত বনের হাইপারপ্যারামিটার কম থাকে; অধিকন্তু, সিদ্ধান্ত বনের হাইপারপ্যারামিটারগুলি ভাল ডিফল্ট প্রদান করে।
- তারা স্থানীয়ভাবে সাংখ্যিক, শ্রেণীবদ্ধ এবং অনুপস্থিত বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা করে । এর মানে হল আপনি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার তুলনায় অনেক কম প্রিপ্রসেসিং কোড লিখতে পারেন, আপনার সময় বাঁচায় এবং ত্রুটির জন্য উত্স হ্রাস করে।
- এগুলি প্রায়শই বাক্সের বাইরে ভাল ফলাফল দেয়, কোলাহলপূর্ণ ডেটাতে শক্তিশালী এবং ব্যাখ্যাযোগ্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে৷
- তারা নিউরাল নেটওয়ার্কের তুলনায় অনেক দ্রুত ছোট ডেটাসেট (<1M উদাহরণ) অনুমান করে এবং প্রশিক্ষণ দেয়।
ডিসিশন ফরেস্ট মেশিন লার্নিং প্রতিযোগিতায় দুর্দান্ত ফলাফল দেয় এবং অনেক শিল্প কাজে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
এই কোর্সটি সিদ্ধান্ত গাছ এবং সিদ্ধান্ত বনের পরিচয় দেয়। ডিসিশন ফরেস্ট হল ব্যাখ্যাযোগ্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের একটি পরিবার যা ট্যাবুলার ডেটার সাথে উৎকৃষ্ট। সিদ্ধান্ত বনগুলি সম্পাদন করতে পারে:
YDF কোড
এই কোর্সটি ব্যাখ্যা করে যে কিভাবে সিদ্ধান্ত বন কোন নির্দিষ্ট লাইব্রেরিতে ফোকাস না করে কাজ করে। যাইহোক, পুরো কোর্স জুড়ে, পাঠ্য বাক্সগুলি কোডের উদাহরণগুলি প্রদর্শন করে যা YDF সিদ্ধান্ত বন লাইব্রেরির উপর নির্ভর করে, তবে অন্য সিদ্ধান্ত বন লাইব্রেরিতে রূপান্তরিত করা যেতে পারে।পূর্বশর্ত
এই কোর্সটি অনুমান করে যে আপনি নিম্নলিখিত কোর্সগুলি সম্পন্ন করেছেন বা আপনার সমতুল্য জ্ঞান রয়েছে:
হ্যাপি লার্নিং!