पर्यवेक्षित बनाम अपर्यवेक्षित शिक्षण: अंतर और तुलना

पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण के मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग ज्ञान और फ्रेमवर्क के प्रदर्शन संकेतकों को समझकर समस्याओं की एक श्रृंखला को हल करने के लिए किया जाता है। कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क, जो सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ हैं जिनमें कई या काफी हद तक परस्पर जुड़े प्रसंस्करण घटक शामिल हैं, अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में इन पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं।

यह लेख आपको यह समझने में मदद करेगा कि मशीन लर्निंग दृष्टिकोण के दोनों प्रतिमान भेदभाव में आसानी के लिए साइड-टू-साइड तुलना के साथ विस्तार से कैसे काम करते हैं।

चाबी छीन लेना

1. सुपरवाइज्ड लर्निंग को प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग बिना लेबल वाले डेटा के साथ काम करता है।
2. सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम इनपुट डेटा के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं, जबकि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम डेटा के भीतर पैटर्न और संरचनाओं की खोज करते हैं।
3. पर्यवेक्षित शिक्षण वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए बेहतर है, जबकि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग क्लस्टरिंग और आयामीता में कमी में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण बनाम अपर्यवेक्षित शिक्षण

पर्यवेक्षित शिक्षण एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो इनपुट चर और आउटपुट चर के बीच संबंध जानने के लिए लेबल किए गए डेटा का उपयोग करती है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां एल्गोरिदम अपने आप ही पैटर्न या संरचना ढूंढ लेता है, जिसका उपयोग किया जाता है गुच्छन और विसंगति का पता लगाना।

लर्निंग एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग से जुड़े दृष्टिकोणों में से एक पर्यवेक्षित शिक्षण है, जिसमें एक विशिष्ट पैटर्न या कार्यात्मक उद्देश्य प्राप्त करने के लिए लेबल की गई जानकारी निर्दिष्ट करना शामिल है।

यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि पर्यवेक्षित शिक्षण में सबसे वांछनीय आउटपुट मान को प्रोजेक्ट करते समय एक इनपुट आइटम, एक सरणी निर्दिष्ट करना शामिल है, जिसे पर्यवेक्षित शिक्षण परिणाम निर्धारित करने वाले महत्वपूर्ण कारक के रूप में जाना जाता है। पर्यवेक्षित शिक्षण की सबसे महत्वपूर्ण विशेषता यह है कि आवश्यक जानकारी ज्ञात होती है और उसे सही ढंग से वर्गीकृत किया जाता है।

दूसरी ओर, अनपर्यवेक्षित शिक्षण, एक अन्य प्रकार का प्रतिमान है जो असंरचित इनपुट जानकारी से सहसंबंधों का अनुमान लगाता है और इसके अनुमानित संबंधों के आधार पर परिणाम प्राप्त करता है। अप्रशिक्षित शिक्षण कच्चे डेटा से पदानुक्रम और कनेक्शन निकालने का प्रयास करता है।

बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में निगरानी की कोई आवश्यकता नहीं है। बल्कि, ऑपरेटर द्वारा इनपुट किए गए इनपुट डेटा से एक आंतरिक ऑडिट स्वयं ही किया जाता है।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	पर्यवेक्षित अध्ययन	अनसुनी हुई पढ़ाई
प्रकार	दो प्रकार के मुद्दे हैं जिन्हें पर्यवेक्षित शिक्षण से हल किया जा सकता है। यानी वर्गीकरण और प्रतिगमन	क्लस्टरिंग और एसोसिएशन दो प्रकार के मुद्दे हैं जिन्हें बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके हल किया जा सकता है।
आउटपुट-इनपुट संबंध	आउटपुट की गणना फेड फ्रेमवर्क के अनुसार की जाती है, और इनपुट का विश्लेषण किया जाता है।	आउटपुट की गणना स्वतंत्र रूप से की जाती है, और केवल इनपुट का विश्लेषण किया जाता है।
शुद्धता	बिलकुल सही।	यह कभी-कभी ग़लत भी हो सकता है.
पहर	ऑफ-लाइन और इनपुट फ्रेमवर्क विश्लेषण होता है।	प्रकृति में वास्तविक समय।
विश्लेषण	विश्लेषण और कम्प्यूटेशनल जटिलता का स्तर उच्च है।	विश्लेषण अनुपात अधिक है लेकिन कम्प्यूटेशनल जटिलता कम है।

पर्यवेक्षित शिक्षण क्या है?

पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक में एक सिस्टम या मशीन की प्रोग्रामिंग शामिल होती है जिसमें कंप्यूटर को किसी कार्य को पूरा करने के लिए प्रशिक्षण उदाहरण और एक लक्ष्य अनुक्रम (आउटपुट टेम्पलेट) दिया जाता है। 'पर्यवेक्षण' शब्द का अर्थ कार्यों और गतिविधियों को देखना और निर्देशित करना है।

लेकिन पर्यवेक्षित एआई का उपयोग कहां किया जा सकता है? इसका उपयोग ज्यादातर पैटर्न पहचान प्रतिगमन, क्लस्टरिंग और कृत्रिम तंत्रिका में किया जाता है।

सिस्टम को मॉडल में लोड की गई जानकारी द्वारा निर्देशित किया जाता है, जिससे भविष्य में होने वाली घटनाओं का अनुमान लगाना आसान हो जाता है, जैसे डेटा को पूर्वनिर्धारित एल्गोरिदम में तराशना और बाद में समान घटना से समान परिणाम की उम्मीद करना। प्रशिक्षण टैग किए गए नमूनों के साथ किया जाता है।

तंत्रिका जाल का इनपुट अनुक्रम संरचना को प्रशिक्षित करता है, जो आउटपुट से भी संबंधित है।

बार-बार रणनीति द्वारा परीक्षण डेटा से "सीखने" वाले एल्गोरिदम ने जानकारी को सिद्ध किया है और गहन वर्गीकरण में सही उत्तर के लिए अनुकूलित किया है। जबकि पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीकें, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों की तुलना में अधिक विश्वसनीय हैं, उन्हें डेटा को उचित रूप से वर्गीकृत करने के लिए मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है।

प्रतिगमन एक भविष्यवक्ता चर और एक या अधिक बहिर्जात चर के बीच संबंध निर्धारित करने के लिए एक सांख्यिकीय तकनीक है, और इसका उपयोग आमतौर पर भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है। रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग किया जाता है क्योंकि केवल एक स्वतंत्र कारक है लेकिन एक परिणाम चर है।

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग क्या है?

निष्कर्ष निकालने के लिए असंरचित कच्चे डेटा का उपयोग करके अनसुपरवाइज्ड लर्निंग अगले प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम है। अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग का लक्ष्य डेटा में अंतर्निहित पैटर्न या समूहों को उजागर करना है जिन्हें लेबल नहीं किया गया है।

इसका उपयोग आमतौर पर डेटा अन्वेषण के लिए किया जाता है। बिना पर्यवेक्षण के सीखना इस तथ्य से अलग है कि या तो स्रोत या गंतव्य अज्ञात है।

मॉनिटर की गई लर्निंग की तुलना में, बिना पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग उपयोगकर्ताओं को अधिक जटिल डेटा प्रोसेसिंग निष्पादित करने की अनुमति देती है। दूसरी ओर, बिना पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग अन्य सहज शिक्षण दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक अनियमित हो सकती है।

विभाजन, असामान्यता का पता लगाना, कृत्रिम तंत्रिका, और अन्य अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीकें इसके उदाहरण हैं।

चूँकि हमें डेटा के बारे में लगभग कोई जानकारी नहीं है, इसलिए बिना पर्यवेक्षित क्लासिफायर क्लासिफायर की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण होते हैं। तुलनीय नमूनों को एक साथ समूहित करना, तरंगिका परिवर्तन, और वेक्टर स्पेस मॉडल सामान्य अप्रशिक्षित सीखने की समस्याएं हैं।

सीखने के एल्गोरिदम की अनियंत्रित तकनीक वास्तविक समय में होती है, यानी प्रतिमान शून्य प्रतिशत देरी के साथ होता है, और आउटपुट की गणना एक प्रकृति उपकरण में की जाती है, जिसमें सभी इनपुट डेटा का मूल्यांकन किया जाता है और ऑपरेटर के सामने लेबल किया जाता है, जिससे उन्हें अनुमति मिलती है सीखने की कई शैलियों और कच्चे डेटा वर्गीकरण को समझें। सीखने की अप्रशिक्षित तकनीक का सबसे बड़ा लाभ वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग है।

पर्यवेक्षित शिक्षण और अपर्यवेक्षित शिक्षण के बीच मुख्य अंतर

1. पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग प्रतिगमन और वर्गीकरण समस्याओं के लिए किया जाता है, जबकि अनुपयोगी शिक्षण का उपयोग एसोसिएशन और विभेदीकरण उद्देश्यों के लिए किया जाता है।
2. इनपुट डेटा और एक फ्रेमवर्क को पर्यवेक्षित शिक्षण प्रतिमान में फीड किया जाता है, जबकि केवल इनपुट को अनसुपरवाइज्ड लर्निंग फ्रेमवर्क में फीड किया जाता है।
3. पर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से सटीक और सटीक परिणाम प्राप्त होते हैं, जबकि, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, परिणाम हमेशा सटीक नहीं होते हैं।
4. पर्यवेक्षित शिक्षण में फीडबैक प्राप्त किया जाता है, जबकि बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए कोई फीडबैक ग्रहण तंत्र उपलब्ध नहीं है।
5. पर्यवेक्षित शिक्षण ऑफ़लाइन विश्लेषण का उपयोग करता है, जबकि पर्यवेक्षित शिक्षण प्रकृति में वास्तविक समय है।

संदर्भ

1. https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
2. https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b

अंतिम अद्यतन: 13 जुलाई, 2023