समूह डेटा हैंडलिंग विधि (GMDH) एक आगमनात्मक मॉडलिंग दृष्टिकोण है जो डेटा से स्वचालित रूप से बहुपद मॉडल का निर्माण करता है। इसे 1968 में सोवियत संघ में एलेक्सी इवाख्नेंको द्वारा विकसित किया गया था, ताकि अंतर्निहित भौतिक प्रक्रियाओं के पूर्व ज्ञान की आवश्यकता के बिना जटिल प्रणालियों का मॉडलिंग किया जा सके। GMDH को अक्सर एक स्व-संगठित विधि के रूप में वर्णित किया जाता है क्योंकि यह सबसे प्रासंगिक इनपुट चर का चयन करके और उन्हें सरल बहुपद फलनों, आमतौर पर द्विघात, के माध्यम से संयोजित करके पुनरावृत्त रूप से मॉडल बनाता है, ताकि सत्यापन डेटा पर भविष्यवाणी त्रुटि को कम किया जा सके।
GMDH मशीन लर्निंग तकनीकों के व्यापक परिवार से संबंधित है और इसे इसकी परतदार, फीड-फॉरवर्ड संरचना के कारण डीप लर्निंग का एक प्रारंभिक रूप माना जाता है। पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क के विपरीत जो बैकप्रोपेगेशन और ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन पर निर्भर करते हैं, GMDH बाहरी मानदंडों, जैसे नियमितता मानदंड, पर आधारित एक अनुमानी चयन प्रक्रिया का उपयोग करता है, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि प्रत्येक परत में कौन से नोड बनाए रखने हैं। यह इसे छोटे-नमूना समस्याओं और शोर वाले वातावरण में अरेखीय संबंधों के मॉडलिंग के लिए विशेष रूप से प्रभावी बनाता है।
ऐतिहासिक विकास
यह विधि 1968 में एलेक्सी इवाख्नेंको द्वारा पेश की गई थी, जो साइबरनेटिक्स और स्व-संगठित प्रणालियों में पहले के काम पर आधारित थी। यूक्रेन के कीव में साइबरनेटिक्स संस्थान में इवाख्नेंको के शोध का उद्देश्य ऐसे मॉडल बनाना था जो मानव हस्तक्षेप के बिना डेटा से जटिल प्रणालियों की संरचना को स्वचालित रूप से खोज सकें। यह दृष्टिकोण 1970 और 1980 के दशक में विशेष रूप से सोवियत संघ और पूर्वी यूरोप में अर्थशास्त्र, पारिस्थितिकी और इंजीनियरिंग में अनुप्रयोगों के लिए लोकप्रिय हुआ।
GMDH आधुनिक डीप लर्निंग मॉडल के समान परतदार वास्तुकला का उपयोग करने वाली पहली विधियों में से एक थी, लेकिन यह इस मायने में भिन्न थी कि यह ग्रेडिएंट डिसेंट पर निर्भर नहीं थी। इसके बजाय, यह एक संयोजनात्मक चयन प्रक्रिया का उपयोग करती थी, जो इसे कम्प्यूटेशनल रूप से गहन बनाती थी लेकिन उचित रूप से नियमित होने पर ओवरफिटिंग के खिलाफ मजबूत भी बनाती थी। इस विधि ने तंत्रिका नेटवर्क और प्रतीकात्मक प्रतिगमन में बाद के विकास को प्रभावित किया, हालांकि यह 1990 के दशक तक पश्चिम में अपेक्षाकृत अस्पष्ट रही।
एल्गोरिदम और वास्तुकला
GMDH एल्गोरिदम परत-दर-परत तरीके से संचालित होता है। प्रत्येक परत पर, यह इनपुट चर (या पिछली परत के आउटपुट) को जोड़कर उम्मीदवार मॉडल उत्पन्न करता है और एक बहुपद फिट करता है, आमतौर पर द्विघात रूप का: y = a + bx_i + cx_j + dx_i^2 + ex_j^2 + fx_ix_j। गुणांक का अनुमान डेटा के प्रशिक्षण उपसमुच्चय पर न्यूनतम वर्गों का उपयोग करके लगाया जाता है।
एक परत के लिए सभी संभावित उम्मीदवार मॉडल उत्पन्न करने के बाद, एल्गोरिदम बाहरी मानदंड, जैसे माध्य वर्ग त्रुटि या नियमितता मानदंड, का उपयोग करके सत्यापन उपसमुच्चय पर प्रत्येक उम्मीदवार का मूल्यांकन करता है। केवल सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले उम्मीदवारों को बनाए रखा जाता है और अगली परत में पारित किया जाता है। यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक सत्यापन त्रुटि घटना बंद नहीं हो जाती, जिस बिंदु पर एल्गोरिदम अंतिम परत से सर्वश्रेष्ठ मॉडल का चयन करता है। परिणाम एक बहुपद नेटवर्क है जिसे समीकरणों के एक सेट के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, जो इसे कई ब्लैक-बॉक्स मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना में व्याख्या योग्य बनाता है।
वास्तुकला एक फीडफॉरवर्ड तंत्रिका नेटवर्क के समान है, लेकिन एक महत्वपूर्ण अंतर के साथ: संरचना पहले से तय नहीं है; यह डेटा द्वारा निर्धारित की जाती है। यह स्व-संगठित गुण GMDH की पहचान है और इसे पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण विधियों से अलग करता है।
अनुप्रयोग और उपयोग के मामले
GMDH को क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में लागू किया गया है। इंजीनियरिंग में, इसका उपयोग प्रक्रिया पहचान, दोष का पता लगाने और नियंत्रण प्रणाली डिजाइन के लिए किया गया है। अर्थशास्त्र और वित्त में, इसका उपयोग स्टॉक की कीमतों, विनिमय दरों और व्यापक आर्थिक संकेतकों की भविष्यवाणी के लिए किया गया है। पर्यावरण विज्ञान में, GMDH मॉडल का उपयोग वायु गुणवत्ता, जल गुणवत्ता और मौसम के पैटर्न की भविष्यवाणी के लिए किया गया है।
एक उल्लेखनीय अनुप्रयोग समय श्रृंखला भविष्यवाणी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में है। प्रासंगिक लैग्ड चर को स्वचालित रूप से चुनने की GMDH की क्षमता इसे गतिशील प्रणालियों के मॉडलिंग के लिए उपयुक्त बनाती है। इसका उपयोग बायोइन्फॉर्मेटिक्स में जीन अभिव्यक्ति विश्लेषण और चिकित्सा में नैदानिक समर्थन के लिए भी किया गया है।
डीप लर्निंग और बड़े भाषा मॉडल जैसी अधिक शक्तिशाली विधियों के उदय के बावजूद, GMDH उन परिदृश्यों में उपयोगी बना हुआ है जहां डेटा दुर्लभ है, व्याख्या योग्यता महत्वपूर्ण है, या अंतर्निहित प्रणाली अरेखीय और खराब समझी गई है। इसका बहुपद रूप अनुकूलन और नियंत्रण एल्गोरिदम के साथ आसान एकीकरण की अनुमति देता है।
अन्य विधियों के साथ तुलना
GMDH की तुलना अक्सर तंत्रिका नेटवर्क से की जाती है, विशेष रूप से प्रशिक्षण और व्याख्या योग्यता के संदर्भ में। जबकि तंत्रिका नेटवर्क बैकप्रोपेगेशन और ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करते हैं, GMDH बहुपद संयोजनों पर एक अनुमानी खोज का उपयोग करता है। यह GMDH को स्थानीय न्यूनतम से कम प्रवण बनाता है लेकिन बाहरी मानदंडों की पसंद और डेटा के प्रशिक्षण और सत्यापन सेटों में विभाजन के प्रति अधिक संवेदनशील बनाता है।
डीप लर्निंग विधियों की तुलना में, GMDH को आमतौर पर कम मापदंडों और कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, लेकिन यह बहुत उच्च-आयामी समस्याओं के लिए अच्छी तरह से स्केल नहीं कर सकता है। यह उन फलनों के प्रकारों के संदर्भ में भी कम लचीला है जिन्हें यह प्रस्तुत कर सकता है, क्योंकि यह बहुपद संयोजनों तक सीमित है। हालांकि, इसकी पारदर्शिता और छोटे डेटासेट के साथ काम करने की क्षमता इसे कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों में एक मूल्यवान उपकरण बनाती है।
GMDH प्रतीकात्मक प्रतिगमन और आनुवंशिक प्रोग्रामिंग जैसी अन्य आगमनात्मक मॉडलिंग तकनीकों से संबंधित है, लेकिन यह अपनी नियतात्मक, परत-वार चयन प्रक्रिया में भिन्न है। यह अवशिष्ट नेटवर्क के साथ वैचारिक समानताएं भी साझा करता है कि प्रत्येक परत भविष्यवाणी को परिष्कृत करती है, लेकिन चयन तंत्र अलग है।
सीमाएं और विस्तार
GMDH की मुख्य सीमाओं में से एक इसकी कम्प्यूटेशनल जटिलता है, विशेष रूप से जब इनपुट चर की संख्या बड़ी होती है, क्योंकि उम्मीदवार जोड़े की संख्या द्विघात रूप से बढ़ती है। इसके अतिरिक्त, यदि बाहरी मानदंड ठीक से नहीं चुना गया है या सत्यापन सेट प्रतिनिधि नहीं है तो विधि ओवरफिट कर सकती है। इन मुद्दों को संबोधित करने के लिए विभिन्न विस्तार प्रस्तावित किए गए हैं, जिनमें विभिन्न बहुपद डिग्री, नियमितीकरण तकनीक और संकर दृष्टिकोण शामिल हैं जो GMDH को अन्य मशीन लर्निंग विधियों के साथ जोड़ते हैं।
एक और सीमा यह है कि GMDH मानता है कि इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध बहुपदों द्वारा अनुमानित किया जा सकता है, जो सभी प्रणालियों के लिए सही नहीं हो सकता है। ऐसे मामलों में, डीप लर्निंग या ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल जैसी अन्य विधियां अधिक उपयुक्त हो सकती हैं। फिर भी, GMDH कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण ऐतिहासिक और व्यावहारिक योगदान बना हुआ है।