গণিত একটি সুন্দর এবং উত্তেজনাপূর্ণ বিজ্ঞান, কিন্তু আপনাকে এর সৌন্দর্য উপলব্ধি করতে ধাপে ধাপে যেতে হবে। আপনি একবারে সব পথ যেতে পারবেন না। এই ধাপে ধাপে পরিবর্তন সহজ করতে, আপনি বিভিন্ন সূত্র এবং পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন।

পিসিএ এবং আইসিএ এমন দুটি পদ্ধতি যা একটি নির্দিষ্ট ভিত্তিতে ডেটা সেটকে ভাগ করতে ব্যবহৃত হয়। উভয় কৌশল নতুন পেতে একটি রৈখিক উপায়ে উত্স একত্রিত. তারা উভয়ই বেশ একই রকম তবে একে অপরের থেকে খুব আলাদা।

উভয় কৌশলের মধ্যে সবচেয়ে ব্যবহারিক পার্থক্য হল যে PCA আপনার ডেটার একটি হ্রাস-র্যাঙ্ক উপস্থাপনা খুঁজে পেতে কার্যকর। ICA, অন্যদিকে, আপনার ডেটার স্বাধীন উপ-উপাদানগুলি খুঁজে বের করার জন্য।

সাধারণ মানুষের পরিভাষায়, PCA ডেটা সংকুচিত করে এবং ICA এটিকে আলাদা করে৷

আপনি যদি এই কৌশলগুলি সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে শেষ পর্যন্ত পড়ুন৷

পিসিএ এবং আইসিএ কৌশলগুলি বিভিন্ন পরীক্ষার প্রক্রিয়াগুলিতে ব্যবহৃত হয়৷

পিসিএ কী?

PCA বা প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস হল একটি রিডাকশন পদ্ধতি যা বৃহৎ ডেটা সেটের ডাইমেনশনকে ছোট করে পরিবর্তন করে এবং সমস্ত প্রয়োজনীয় তথ্য অক্ষত রাখার জন্য ব্যবহার করা হয়।

আপনি যখন একটি ডেটা সেটের আকার হ্রাস করেন, তখন আপনি নির্ভুলতাকে বলিদান করেন, কিন্তু মাত্রিকতা হ্রাসের অর্থ হল সরলতার জন্য নির্ভুলতাকে বলিদান।

আপনি আরও সহজে ছোট ডেটা সেটগুলি অন্বেষণ এবং কল্পনা করতে পারেন এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে কারণকম ভেরিয়েবল আছে।

সংক্ষেপে বলতে গেলে, PCA-এর লক্ষ্য যতটা সম্ভব তথ্য সংরক্ষণ করে একটি ডেটা সেটে ভেরিয়েবলের সংখ্যা কমানো।

ICA কী?

ইন্ডিপেন্ডেন্ট কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (ICA) হল একটি পরিসংখ্যানগত কৌশল যা এলোমেলো ভেরিয়েবল, পরিমাপ এবং সংকেতের সেটের পিছনে লুকানো কারণগুলিকে উন্মোচন করে৷

স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ (ICA) একটি মিশ্র সংকেত নেয় এবং এটিকে স্বাধীন উৎসে আলাদা করে। আপনি এটিকে ককটেল পার্টি সমস্যা বা অন্ধ উত্স বিচ্ছেদ সমস্যাও বলতে পারেন।

আপনি যখন একটি ককটেল পার্টিতে থাকেন, তখন সবাই বিভিন্ন বিষয়ে কথা বলে, কিন্তু আপনার মস্তিষ্ক এবং কান এখনও আপনি শুনতে চান এমন একটি ভয়েস সনাক্ত করতে এবং সনাক্ত করতে পরিচালনা করে।

একইভাবে, আইসিএ প্রতিটি সিগন্যালকে সিগন্যালের মিশ্রণ থেকে একটি স্বাধীন বার্তায় আলাদা করতে কাজ করে।

আইসিএ এবং পিসিএর মধ্যে পার্থক্য

এখানে PCA এবং এর মধ্যে পার্থক্যের একটি তালিকা রয়েছে আপনার জন্য আইসিএ>পিসিএ ডেটা সংকুচিত করে, যেখানে আইসিএ এটিকে আলাদা করে।

এখানে PCA এবং ICA সম্পর্কে একটি বিস্তৃত ভিডিও রয়েছে।

PCA VS ICA

আপনি কখন ICA ব্যবহার করতে পারবেন?

ICA হল অনেকগুলি ভেরিয়েবলের একটি বিস্তৃত ডেটা সেটকে স্ব-সংগঠিত উপাদানগুলির ছোট সংখ্যায় হ্রাস করার একটি উপায়৷

একটি ডেটা সেট অনেকগুলি ভেরিয়েবল নিয়ে গঠিত, তাই স্বাধীন কম্পোনেন্টস অ্যানালাইসিস (ICA) স্ব-সংগঠিত কার্যকরী নেটওয়ার্ক হিসাবে বোঝার জন্য সেগুলিকে ছোট মাত্রায় হ্রাস করতে ব্যবহৃত হয়। আপনি অ-ভৌত সংকেত বিশ্লেষণ করতে ICA ব্যবহার করতে পারেন।

এর কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে;

• স্টক মার্কেটের দামের পূর্বাভাস
• নিউরনের অপটিক্যাল ইমেজিং
• ফেস রিকগনিশন
• জ্যোতির্বিদ্যা এবং সৃষ্টিতত্ত্ব
• মোবাইল ফোন যোগাযোগ

আপনি কখন PCA ব্যবহার করতে পারবেন?

পিসিএ হল একটি মাত্রা হ্রাস করার কৌশল যা ইমেজ কম্প্রেশন, ফেসিয়াল রিকগনিশন এবং কম্পিউটার ভিশন ডোমেনে ব্যবহৃত হয়।

এটি যে কোনো ডাইমেনশনালিটি কমানোর জন্য ব্যবহৃত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি। ডেটা তার প্রয়োজনীয় খবর না হারিয়ে। আপনি এটি নিউরোসায়েন্স থেকে শুরু করে বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করতে পারেনপরিমাণগত অর্থব্যবস্থা.

এর কিছু অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে;

• ফেসিয়াল রিকগনিশন
• ইমেজ কম্প্রেশন
• স্পাইক ট্রিগারড কোভেরিয়েন্স অ্যানালাইসিস (নিউরোসায়েন্স)
• বায়োইনফরমেটিক্স
• ডেটা মাইনিং

পিসিএ এবং আইসিএ কৌশল ব্যবহার করে নিউরো বিশ্লেষণ।

আইসিএ উপাদানগুলি কি অর্থোগোনাল?

ICA উপাদানগুলি অ-অর্থোগোনাল; সজ্জাসংক্রান্ত রূপান্তর যার সমাধান উচ্চ-ক্রম পরিসংখ্যান আছে।

PCA উপাদানগুলি কি স্বাধীন?

PCA-এর সমস্ত উপাদান পরিসংখ্যানগতভাবে স্বাধীন৷

PCA উপাদানগুলির মধ্যে কোনো ওভারল্যাপিং তথ্য নেই৷ এর উপাদানগুলি পারস্পরিক অর্থোগোনাল এবং দ্বিতীয়-ক্রম পরিসংখ্যান জড়িত।

PCA কি লিনিয়ার নাকি নন-লিনিয়ার?

PCA হল একটি অর্থোগোনাল রৈখিক রূপান্তর৷

এটি ডেটাকে একটি নতুন স্থানাঙ্ক ব্যবস্থায় রূপান্তরিত করে যাতে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য বৈচিত্রটি প্রথম স্থানাঙ্কের উপর থাকে, দ্বিতীয় বৃহত্তম বৈচিত্র দ্বিতীয় স্থানাঙ্কে, ইত্যাদি।

নন-লিনিয়ার আইসিএ কী?

নন-লিনিয়ার আইসিএ প্রচ্ছন্ন ভেরিয়েবলগুলিকে পুনরুদ্ধার করার ক্ষমতার উপর ফোকাস করে যা ডেটা তৈরি করে, যা তত্ত্বাবধানহীন উপস্থাপনা শেখার একটি মৌলিক দিক৷

ডেটা অক্জিলিয়ারী ভেরিয়েবলের সাথে বর্ধিত হয় , সময় সূচকের মত, সময় সিরিজের ইতিহাস, বা অন্য যা কিছু পাওয়া যায়।

আপনি সঠিক অগমেন্টেড ডেটা এবং ডেটার মধ্যে বৈষম্য করে অরৈখিক আইসিএ শিখতে পারেনএলোমেলো অক্জিলিয়ারী ভেরিয়েবল। লজিস্টিক রিগ্রেশনের মাধ্যমে, ফ্রেমওয়ার্ক অ্যালগরিদমিকভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

কেন ICA নন-গাউসিয়ান?

আইসিএ-র একটি মূল উপাদান হল যে সুপ্ত কারণগুলি অ-গাউসিয়ান বলে ধরে নেওয়া হয়৷

আইসিএ দুটি গাউসীয় কারণকে আলাদা করবে না কারণ এটি স্বাভাবিকতা থেকে বিচ্যুতির উপর ভিত্তি করে . দুটি গাউসিয়ান ভেরিয়েবল দেওয়া হলে, বৃত্তাকার যৌথ সম্ভাব্যতার জন্য কোনো একক সমাধান নেই।

কোনটি ভালো; আইসিএ নাকি পিসিএ?

উভয়ই তাদের দৃষ্টিকোণ এবং ব্যবহারে ভাল৷

আপনার ডেটার একটি হ্রাস-র্যাঙ্ক উপস্থাপনা খোঁজার জন্য PCA এবং স্বাধীন সাব খোঁজার জন্য ICA গুরুত্বপূর্ণ। - আপনার ডেটার উপাদান। সাধারণ মানুষের পদে, PCA ডেটা সংকুচিত করে এবং ICA এটিকে আলাদা করে। তাই উভয়ই দরকারী।

চূড়ান্ত চিন্তা

আইসিএ এবং পিসিএ হল পাইথন সমস্যা সমাধানে ব্যবহৃত কৌশল – উভয়ই একই নীতিতে কাজ করে কিন্তু বিভিন্ন কার্য সম্পাদন করে।

ICA আপনার ডেটার স্বাধীন উপ-উপাদান খুঁজে পেতে সাহায্য করে এবং সেগুলিকে আলাদা করে। অধিকন্তু, ICA পাওয়া উপাদানগুলির মধ্যে পারস্পরিক তথ্য কমিয়ে দেয় এবং আপনাকে স্বাধীনভাবে স্থাপন করা উপাদান দেয়৷

তবে, PCA ডেটা সংকুচিত করে এবং অর্থোগোনাল উপাদানগুলির সাথে আপনাকে একটি হ্রাস-র্যাঙ্ক উপস্থাপনা পায়, যা ইনপুট সংকেতের বৈচিত্র্যকে সর্বাধিক করে তোলে প্রধান উপাদান সহ।

সম্পর্কিত প্রবন্ধ

এই নিবন্ধটির ওয়েব স্টোরি সংস্করণ এখানে পাওয়া যাবে।