पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण दो मूलभूत प्रकार के मशीन लर्निंग प्रतिमान हैं जो डेटा की प्रकृति और हाथ में कार्य के उद्देश्यों के आधार पर अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। प्रभावी मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन करने में यह समझना महत्वपूर्ण है कि पर्यवेक्षित प्रशिक्षण बनाम गैर-पर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग कब करना है। इन दो दृष्टिकोणों के बीच का चुनाव लेबल किए गए डेटा की उपलब्धता, वांछित परिणाम और डेटासेट की अंतर्निहित संरचना पर निर्भर करता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां मॉडल को एक लेबल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम प्रशिक्षण उदाहरणों के साथ प्रस्तुत करके इनपुट डेटा को सही आउटपुट पर मैप करना सीखता है। इन प्रशिक्षण उदाहरणों में इनपुट-आउटपुट जोड़े शामिल हैं, जहां इनपुट डेटा के साथ संबंधित सही आउटपुट या लक्ष्य मान होता है। पर्यवेक्षित शिक्षण का लक्ष्य इनपुट वेरिएबल्स से आउटपुट वेरिएबल्स तक मैपिंग फ़ंक्शन सीखना है, जिसका उपयोग अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग आम तौर पर तब किया जाता है जब वांछित आउटपुट ज्ञात हो और लक्ष्य इनपुट और आउटपुट चर के बीच संबंध सीखना है। इसे आमतौर पर वर्गीकरण जैसे कार्यों में लागू किया जाता है, जहां लक्ष्य नए उदाहरणों के वर्ग लेबल की भविष्यवाणी करना है, और प्रतिगमन, जहां लक्ष्य निरंतर मूल्य की भविष्यवाणी करना है। उदाहरण के लिए, पर्यवेक्षित शिक्षण परिदृश्य में, आप ईमेल की सामग्री और पिछले ईमेल की लेबल वाली स्पैम/गैर-स्पैम स्थिति के आधार पर यह अनुमान लगाने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं कि कोई ईमेल स्पैम है या नहीं।
दूसरी ओर, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां मॉडल को बिना लेबल वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम सही आउटपुट पर स्पष्ट प्रतिक्रिया के बिना इनपुट डेटा से पैटर्न और संरचना सीखता है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का लक्ष्य डेटा की अंतर्निहित संरचना का पता लगाना, छिपे हुए पैटर्न की खोज करना और लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता के बिना सार्थक अंतर्दृष्टि निकालना है।
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग आमतौर पर तब किया जाता है जब लक्ष्य डेटा का पता लगाना, छिपे हुए पैटर्न ढूंढना और समान डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहित करना होता है। इसे अक्सर क्लस्टरिंग जैसे कार्यों में लागू किया जाता है, जहां लक्ष्य समान डेटा बिंदुओं को उनकी विशेषताओं के आधार पर क्लस्टर में समूहित करना है, और आयामीता में कमी करना है, जहां लक्ष्य डेटा में आवश्यक जानकारी को संरक्षित करते हुए सुविधाओं की संख्या को कम करना है। उदाहरण के लिए, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण परिदृश्य में, आप ग्राहक खंडों के किसी भी पूर्व ज्ञान के बिना ग्राहकों को उनके क्रय व्यवहार के आधार पर समूहबद्ध करने के लिए क्लस्टरिंग का उपयोग कर सकते हैं।
पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण के बीच का चुनाव कई कारकों पर निर्भर करता है। यदि आपके पास एक लेबल किया गया डेटासेट है और आप विशिष्ट परिणामों की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, तो पर्यवेक्षित शिक्षण उपयुक्त विकल्प है। दूसरी ओर, यदि आपके पास एक बिना लेबल वाला डेटासेट है और आप डेटा संरचना का पता लगाना चाहते हैं या छिपे हुए पैटर्न ढूंढना चाहते हैं, तो बिना पर्यवेक्षित शिक्षण अधिक उपयुक्त है। कुछ मामलों में, पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित दोनों तकनीकों का संयोजन, जिसे अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण के रूप में जाना जाता है, का उपयोग दोनों दृष्टिकोणों के लाभों का लाभ उठाने के लिए किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग में पर्यवेक्षित प्रशिक्षण बनाम गैर-पर्यवेक्षित प्रशिक्षण का उपयोग करने का निर्णय लेबल किए गए डेटा की उपलब्धता, कार्य की प्रकृति और वांछित परिणाम पर निर्भर करता है। प्रभावी मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन करने के लिए पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण के बीच अंतर को समझना आवश्यक है जो सार्थक अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं और डेटा से सटीक भविष्यवाणियां कर सकते हैं।
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