आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के संदर्भ में, क्रॉस-वैलिडेशन एक महत्वपूर्ण सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग किसी दिए गए पूर्वानुमानित मॉडल या एल्गोरिदम के प्रदर्शन और सामान्यीकरण का आकलन करने के लिए किया जाता है। यह विधि ओवरफिटिंग जैसे मुद्दों को कम करने का प्रयास करती है, जो तब उत्पन्न होती है जब कोई मॉडल बहुत अधिक विशिष्ट हो जाता है और प्रशिक्षण डेटा पर असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन अनदेखी या नए डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है। अनुशंसा प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न जैसे एआई अनुप्रयोगों में पूर्वानुमानित मॉडल की महत्वपूर्ण भूमिका को देखते हुए, क्रॉस-सत्यापन मॉडल मूल्यांकन प्रक्रिया का एक अनिवार्य घटक है, जो विभिन्न डेटा सेट और परिदृश्यों में उच्च गुणवत्ता वाले प्रदर्शन को सुनिश्चित करता है।
क्रॉस-वैलिडेशन में मुख्य रूप से उपलब्ध डेटा सेट को दो या दो से अधिक अलग-अलग उपसमूहों में विभाजित करना शामिल है, जिन्हें अक्सर "फोल्ड" कहा जाता है। आमतौर पर, एक मॉडल को इनमें से एक या अधिक सिलवटों पर प्रशिक्षित किया जाता है और फिर शेष सिलवटों पर परीक्षण किया जाता है। इस प्रक्रिया को कई बार दोहराकर, मॉडल के प्रदर्शन का अधिक सटीक और मजबूत मूल्यांकन प्राप्त किया जा सकता है। एक लोकप्रिय तकनीक k-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन है, जहां डेटा को k बराबर उपसमूहों में विभाजित किया जाता है और मॉडल को k बार प्रशिक्षित और परीक्षण किया जाता है, हर बार परीक्षण डेटा के रूप में एक अलग उपसमूह का उपयोग किया जाता है। एक बार सभी k पुनरावृत्तियाँ पूरी हो जाने पर, अंतिम मॉडल प्रदर्शन निर्धारित करने के लिए परिणामों का औसत निकाला जाता है।
उदाहरण के लिए, स्थान, आकार और सुविधाओं जैसे विभिन्न कारकों के आधार पर आवास की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए AppMaster no-code प्लेटफॉर्म का उपयोग करके विकसित एआई एप्लिकेशन पर विचार करें। पूर्वानुमानित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, 10-गुना क्रॉस-सत्यापन को नियोजित किया जा सकता है। इसका मतलब है उपलब्ध आवास डेटा को दस बराबर उपसमूहों में विभाजित करना। फिर मॉडल को इनमें से नौ सबसेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और शेष एक पर परीक्षण किया जाता है। इस प्रक्रिया को दस बार दोहराया जाता है, हर बार परीक्षण डेटा के रूप में एक अलग उपसमूह का उपयोग किया जाता है। प्रदर्शन मेट्रिक्स, जैसे सटीकता और माध्य वर्ग त्रुटि, की गणना प्रत्येक पुनरावृत्ति के लिए की जा सकती है और फिर मॉडल के समग्र प्रदर्शन को निर्धारित करने के लिए औसत किया जा सकता है।
क्रॉस-वैलिडेशन अन्य मॉडल मूल्यांकन तकनीकों की तुलना में कई लाभ प्रदान करता है। सबसे पहले, यह प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों उद्देश्यों के लिए संपूर्ण डेटा सेट का लाभ उठाता है, इस प्रकार एकल डेटा विभाजन में मौजूद संभावित पूर्वाग्रहों के प्रभाव को कम करता है। इसके अलावा, विभिन्न उपसमूहों पर मॉडल को पुनरावृत्त रूप से प्रशिक्षित और परीक्षण करके, क्रॉस-सत्यापन मॉडल प्रदर्शन का अधिक मजबूत मूल्यांकन प्रदान करता है, जो वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में एआई अनुप्रयोगों को तैनात करते समय महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, क्रॉस-वैलिडेशन हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए भी उपयोगी हो सकता है, क्योंकि यह विशिष्ट एमएल एल्गोरिदम पैरामीटर के लिए इष्टतम मानों की पहचान करने में सहायता कर सकता है।
के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन के अलावा, अन्य विविधताओं में शामिल हैं, लेकिन ये इन्हीं तक सीमित नहीं हैं: स्ट्रेटिफाइड के-फोल्ड, लीव-वन-आउट (एलओओसीवी), और लीव-पी-आउट (एलपीओसीवी) क्रॉस-वैलिडेशन। ये विविधताएं विभिन्न डेटा विशेषताओं और एप्लिकेशन आवश्यकताओं को पूरा करती हैं। उदाहरण के लिए, स्तरीकृत के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन में, डेटा सबसेट इस तरह से बनाए जाते हैं कि वे मूल डेटासेट के समान लक्ष्य वर्ग लेबल का अनुपात बनाए रखते हैं, जिससे प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों में विभिन्न वर्गों का अधिक संतुलित प्रतिनिधित्व सुनिश्चित होता है। चरणों. यह विशेष रूप से धोखाधड़ी का पता लगाने और चिकित्सा निदान जैसे क्षेत्रों में आम तौर पर सामने आने वाले असंतुलित डेटा सेट के लिए उपयोगी है।
बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने के लिए शक्तिशाली no-code प्लेटफ़ॉर्म AppMaster में, क्रॉस-वैलिडेशन के महत्व को कम करके नहीं आंका जा सकता है। AppMaster का विज़ुअल बीपी डिज़ाइनर उपयोगकर्ताओं को डेटा मॉडल, बिजनेस लॉजिक और आरईएसटी एपीआई बनाने में सक्षम बनाता है, जो एआई-संचालित अनुप्रयोगों की नींव बनाते हैं। इन मॉडलों के प्रदर्शन का विश्लेषण और अनुकूलन करने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन तकनीकों को शामिल करके, उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप उच्च-गुणवत्ता, स्केलेबल और पूर्वानुमानित अनुप्रयोगों को कुशलतापूर्वक तैनात कर सकते हैं।
अंत में, एआई और एमएल-संचालित अनुप्रयोगों के मूल्यांकन और उन्हें बेहतर बनाने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन एक अनिवार्य तरीका है। जैसे-जैसे विश्वसनीय, उच्च-प्रदर्शन वाले एआई अनुप्रयोगों की मांग बढ़ती जा रही है, क्रॉस-वैलिडेशन जैसी मजबूत मूल्यांकन तकनीकों की आवश्यकता भी बढ़ेगी। इसलिए, मॉडल विकास और मूल्यांकन प्रक्रिया में क्रॉस-वैलिडेशन को ठीक से एकीकृत करना, चाहे AppMaster no-code प्लेटफ़ॉर्म या अन्य दृष्टिकोण का उपयोग करना, उद्योगों और उपयोग-मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला में अधिक सटीक, विश्वसनीय और स्केलेबल एआई अनुप्रयोगों में योगदान देगा।
