नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल क्या हैं?

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल क्या हैं? | Nonparametric Models in Hindi

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल (Nonparametric Models) वे मॉडल होते हैं जिनमें डेटा के वितरण को लेकर कोई पूर्वनिर्धारित धारणा नहीं होती है। यह मॉडल अधिक लचीलापन प्रदान करते हैं और बड़े व विविधतापूर्ण डेटा सेट के लिए उपयोगी होते हैं।

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल की परिभाषा

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल वे मॉडल होते हैं जो डेटा की संरचना को पूर्वनिर्धारित नहीं करते बल्कि डेटा के आधार पर स्वयं को अनुकूलित करते हैं। इनमें पैरामीटर्स की संख्या डेटा पर निर्भर करती है और यह जटिल पैटर्न को सीखने में सक्षम होते हैं।

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल की विशेषताएँ

इन मॉडलों में पैरामीटर्स की संख्या निश्चित नहीं होती।
यह जटिल और बड़े डेटा सेट के लिए उपयुक्त होते हैं।
डेटा वितरण की कोई पूर्वनिर्धारित धारणा नहीं होती।
अधिक लचीलापन और अनुकूलनशीलता प्रदान करते हैं।

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल के प्रकार

मॉडल का प्रकार	विवरण
के-नियरस्ट नेबर्स (K-Nearest Neighbors - KNN)	यह मॉडल समीपस्थ डेटा पॉइंट्स के आधार पर वर्गीकरण करता है।
डिसीजन ट्री (Decision Tree)	यह निर्णय लेने की प्रक्रिया को अनुकरण करने के लिए ब्रांचिंग संरचना का उपयोग करता है।
रैंडम फॉरेस्ट (Random Forest)	यह कई डिसीजन ट्री मॉडल का एक संयोजन होता है जो बेहतर सटीकता प्रदान करता है।
सपोर्ट वेक्टर मशीन (Support Vector Machine - SVM)	यह डेटा को विभिन्न क्लास में विभाजित करने के लिए हाई-डायमेंशनल स्पेस का उपयोग करता है।
नॉन-पैरामेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग (Nonparametric Bootstrapping)	यह सैंपलिंग विधि है जो डेटा वितरण की पूर्वनिर्धारित धारणा के बिना आँकड़ों का विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जाती है।

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल का उपयोग

बड़े और जटिल डेटा सेट का विश्लेषण करने में।
छवि मान्यता (Image Recognition) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) में।
डेटा माइनिंग और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में।
बायोमेडिकल डेटा एनालिटिक्स और वित्तीय भविष्यवाणी में।

पैरामेट्रिक और नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल में अंतर

पैरामेट्रिक मॉडल	नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल
इन मॉडलों में सीमित संख्या में पैरामीटर्स होते हैं।	इन मॉडलों में पैरामीटर्स की संख्या डेटा पर निर्भर करती है।
यह तेज़ी से गणना योग्य होते हैं।	गणना में अधिक समय लग सकता है।
छोटे डेटा सेट के लिए उपयुक्त।	बड़े और जटिल डेटा सेट के लिए उपयुक्त।
डेटा का वितरण पहले से ज्ञात होता है।	कोई पूर्वनिर्धारित वितरण नहीं होता।

निष्कर्ष

नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल अधिक लचीले होते हैं और बड़े व विविधतापूर्ण डेटा सेट के लिए उपयुक्त होते हैं। इनके विपरीत, पैरामेट्रिक मॉडल गणना में तेज़ होते हैं लेकिन वे केवल सीमित संरचनाओं वाले डेटा के लिए उपयुक्त होते हैं। आधुनिक मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में नॉन-पैरामेट्रिक मॉडल का उपयोग व्यापक रूप से किया जाता है।