मशीन लर्निंग के क्षेत्र में पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखना तीन अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। प्रत्येक दृष्टिकोण विभिन्न प्रकार की समस्याओं का समाधान करने और विशिष्ट उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करता है। आइए इन दृष्टिकोणों के बीच अंतर का पता लगाएं और उनकी विशेषताओं और अनुप्रयोगों की व्यापक व्याख्या प्रदान करें।
पर्यवेक्षित शिक्षण एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां एल्गोरिदम लेबल किए गए डेटा से सीखता है। लेबल किए गए डेटा में उनके संबंधित सही आउटपुट या लक्ष्य मान के साथ जोड़े गए इनपुट उदाहरण होते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण का लक्ष्य एक ऐसे मॉडल को प्रशिक्षित करना है जो नए, अनदेखे इनपुट के आउटपुट की सटीक भविष्यवाणी कर सके। लर्निंग एल्गोरिदम इनपुट सुविधाओं और आउटपुट लेबल के बीच पैटर्न और संबंधों का अनुमान लगाने के लिए लेबल किए गए डेटा का उपयोग करता है। इसके बाद यह नए, बिना लेबल वाले डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए इस ज्ञान का सामान्यीकरण करता है। पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग आमतौर पर वर्गीकरण और प्रतिगमन जैसे कार्यों में किया जाता है।
उदाहरण के लिए, एक वर्गीकरण समस्या में, एल्गोरिदम को एक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जहां प्रत्येक डेटा बिंदु को एक विशिष्ट वर्ग के साथ लेबल किया जाता है। एल्गोरिदम नए, अनदेखे डेटा बिंदुओं को लेबल किए गए उदाहरणों से सीखे गए पैटर्न के आधार पर पूर्वनिर्धारित वर्गों में से एक में वर्गीकृत करना सीखता है। प्रतिगमन समस्या में, एल्गोरिदम इनपुट सुविधाओं के आधार पर निरंतर संख्यात्मक मान की भविष्यवाणी करना सीखता है।
दूसरी ओर, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण, बिना लेबल वाले डेटा से संबंधित है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का उद्देश्य आउटपुट लेबल के किसी भी पूर्व ज्ञान के बिना डेटा के भीतर छिपे हुए पैटर्न, संरचनाओं या संबंधों की खोज करना है। पर्यवेक्षित शिक्षण के विपरीत, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम में सीखने की प्रक्रिया को निर्देशित करने के लिए स्पष्ट लक्ष्य मान नहीं होते हैं। इसके बजाय, वे डेटा में सार्थक प्रतिनिधित्व या क्लस्टर खोजने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। अनपर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग आमतौर पर क्लस्टरिंग, आयामीता में कमी और विसंगति का पता लगाने जैसे कार्यों में किया जाता है।
क्लस्टरिंग बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का एक लोकप्रिय अनुप्रयोग है, जहां एल्गोरिदम समान डेटा बिंदुओं को उनके आंतरिक गुणों के आधार पर एक साथ समूहित करता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक विभाजन में, ग्राहकों के अलग-अलग समूहों को उनके क्रय व्यवहार या जनसांख्यिकीय जानकारी के आधार पर पहचानने के लिए एक अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है।
सुदृढीकरण सीखना एक अलग प्रतिमान है जहां एक एजेंट संचयी इनाम संकेत को अधिकतम करने के लिए पर्यावरण के साथ बातचीत करना सीखता है। सुदृढीकरण सीखने में, एल्गोरिदम कार्रवाई करके, पर्यावरण की स्थिति का अवलोकन करके और पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करके परीक्षण-और-त्रुटि प्रक्रिया के माध्यम से सीखता है। लक्ष्य एक इष्टतम नीति या कार्यों का सेट ढूंढना है जो दीर्घकालिक इनाम को अधिकतम करता है। सुदृढीकरण सीखने का उपयोग आमतौर पर गेम खेलने, रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों जैसे कार्यों में किया जाता है।
उदाहरण के लिए, शतरंज के खेल में, एक सुदृढीकरण सीखने वाला एजेंट विभिन्न चालों की खोज करके, प्रत्येक चाल के परिणाम के आधार पर पुरस्कार या दंड प्राप्त करके और जीतने की संभावनाओं को अधिकतम करने के लिए अपनी रणनीति को समायोजित करके खेलना सीख सकता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण भविष्यवाणी कार्यों के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबल किए गए डेटा का उपयोग करता है, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण बिना लेबल वाले डेटा में पैटर्न और संरचनाओं की खोज करता है, और सुदृढीकरण शिक्षण एक इनाम संकेत को अधिकतम करने के लिए पर्यावरण के साथ बातचीत के माध्यम से सीखता है। प्रत्येक दृष्टिकोण की अपनी ताकत और कमजोरियां हैं और यह विभिन्न प्रकार की समस्याओं और अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है।
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