मेशिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिने प्रक्रियाले यसलाई प्रत्येक परिदृश्यको लागि स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी ढाँचाहरू सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउन डेटाको ठूलो मात्रामा यसलाई उजागर गर्न समावेश गर्दछ। तालिमको चरणमा, मेसिन लर्निङ मोडेलले पुनरावृत्तिहरूको एक श्रृंखलाबाट गुज्र्छ जहाँ यसले त्रुटिहरू कम गर्न र दिइएको कार्यमा आफ्नो कार्यसम्पादन सुधार गर्न आन्तरिक मापदण्डहरू समायोजन गर्छ।
प्रशिक्षणको क्रममा पर्यवेक्षणले मोडेलको सिकाइ प्रक्रियालाई मार्गदर्शन गर्न आवश्यक मानव हस्तक्षेपको स्तरलाई बुझाउँछ। मेशिन लर्निङ एल्गोरिदम प्रयोग भइरहेको, कार्यको जटिलता र प्रशिक्षणको लागि उपलब्ध गराइने डेटाको गुणस्तरको आधारमा पर्यवेक्षणको आवश्यकता फरक हुन सक्छ।
पर्यवेक्षित शिक्षामा, जुन मेसिन लर्निङको एक प्रकार हो जहाँ मोडेललाई लेबल गरिएको डाटामा तालिम दिइन्छ, पर्यवेक्षण आवश्यक हुन्छ। लेबल गरिएको डेटाको अर्थ प्रत्येक इनपुट डेटा पोइन्टलाई सही आउटपुटसँग जोडिएको हुन्छ, जसले मोडेललाई इनपुट र आउटपुटहरू बीचको म्यापिङ सिक्न अनुमति दिन्छ। पर्यवेक्षित प्रशिक्षणको क्रममा, प्रशिक्षण डेटाको लागि सही लेबलहरू प्रदान गर्न, मोडेलको भविष्यवाणीहरूको मूल्याङ्कन गर्न, र प्रतिक्रियाको आधारमा मोडेलको प्यारामिटरहरू समायोजन गर्न मानव पर्यवेक्षण आवश्यक हुन्छ।
उदाहरणका लागि, निरीक्षण गरिएको छवि पहिचान कार्यमा, यदि लक्ष्य बिरालो र कुकुरहरूको छविहरू वर्गीकरण गर्न मोडेललाई तालिम दिने हो भने, मानव पर्यवेक्षकले प्रत्येक छविलाई या त बिरालो वा कुकुरको रूपमा लेबल गर्न आवश्यक हुन्छ। त्यसपछि मोडेलले यी लेबल गरिएका उदाहरणहरूबाट नयाँ, नदेखिएका छविहरूमा भविष्यवाणी गर्न सिक्नेछ। पर्यवेक्षकले मोडेलको भविष्यवाणीहरूको मूल्याङ्कन गर्नेछ र यसको शुद्धता सुधार गर्न प्रतिक्रिया प्रदान गर्नेछ।
अर्कोतर्फ, असुरक्षित शिक्षा एल्गोरिदमहरूलाई तालिमको लागि लेबल गरिएको डाटा आवश्यक पर्दैन। यी एल्गोरिदमहरूले स्पष्ट निर्देशन बिना इनपुट डेटाबाट ढाँचा र संरचनाहरू सिक्छन्। असुरक्षित शिक्षा प्रायः क्लस्टरिङ, विसंगति पत्ता लगाउने, र आयाम घटाउने जस्ता कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। असुरक्षित सिकाइमा, मेसिनले प्रशिक्षणको क्रममा मानव पर्यवेक्षणको आवश्यकता बिना स्वतन्त्र रूपमा सिक्न सक्छ।
अर्ध-पर्यवेक्षित सिकाइ एक हाइब्रिड दृष्टिकोण हो जसले पर्यवेक्षित र असुरक्षित शिक्षाका तत्वहरूलाई संयोजन गर्दछ। यस दृष्टिकोणमा, मोडेललाई लेबल गरिएको र लेबल नगरिएको डाटाको संयोजनमा प्रशिक्षित गरिन्छ। लेबल गरिएको डाटाले सिकाइ प्रक्रियालाई मार्गदर्शन गर्न केही पर्यवेक्षण प्रदान गर्दछ, जबकि लेबल नगरिएको डाटाले मोडेललाई डाटामा थप ढाँचा र सम्बन्धहरू पत्ता लगाउन अनुमति दिन्छ।
सुदृढीकरण सिकाइ मेसिन लर्निङको अर्को प्रतिमान हो जहाँ एजेन्टले वातावरणसँग अन्तरक्रिया गरेर क्रमिक निर्णयहरू गर्न सिक्छ। सुदृढीकरण शिक्षामा, एजेन्टले आफ्नो कार्यको आधारमा पुरस्कार वा दण्डको रूपमा प्रतिक्रिया प्राप्त गर्दछ। एजेन्टले परीक्षण र त्रुटि मार्फत समयसँगै यसको संचयी पुरस्कार अधिकतम गर्न सिक्छ। सुदृढीकरण सिकाइलाई परम्परागत अर्थमा स्पष्ट पर्यवेक्षणको आवश्यकता पर्दैन, तर पुरस्कार संरचना डिजाइन गर्न, सिकाउने उद्देश्यहरू सेट गर्न वा सिकाइ प्रक्रियालाई राम्रो बनाउन मानवीय पर्यवेक्षण आवश्यक पर्न सक्छ।
मेसिन लर्निङ तालिममा पर्यवेक्षणको आवश्यकता प्रयोग भइरहेको सिकाइ प्रतिमान, लेबल गरिएको डाटाको उपलब्धता र कार्यको जटिलतामा निर्भर गर्दछ। पर्यवेक्षित सिकाइलाई लेबल गरिएको डाटा प्रदान गर्न र मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न मानव पर्यवेक्षण आवश्यक हुन्छ। असुरक्षित शिक्षालाई पर्यवेक्षणको आवश्यकता पर्दैन, किनकि मोडेलले लेबल नगरिएको डाटाबाट स्वतन्त्र रूपमा सिक्छ। अर्ध-पर्यवेक्षित सिकाइले पर्यवेक्षित र पर्यवेक्षित दुवै सिकाइका तत्वहरूलाई संयोजन गर्छ, जबकि सुदृढीकरण सिकाइमा वातावरणसँग अन्तरक्रिया मार्फत सिक्ने समावेश हुन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
- TensorBoard भनेको के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)