पर्यवेक्षित, असुरक्षित, र सुदृढीकरण शिक्षा मेशिन शिक्षाको क्षेत्रमा तीन फरक दृष्टिकोणहरू हुन्। प्रत्येक दृष्टिकोणले विभिन्न प्रकारका समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्न र विशिष्ट उद्देश्यहरू प्राप्त गर्न विभिन्न प्रविधिहरू र एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्दछ। यी दृष्टिकोणहरू बीचको भिन्नताहरू अन्वेषण गरौं र तिनीहरूका विशेषताहरू र अनुप्रयोगहरूको विस्तृत व्याख्या प्रदान गरौं।
सुपरिभाइज्ड लर्निङ मेसिन लर्निङको एक प्रकार हो जहाँ एल्गोरिदमले लेबल गरिएको डेटाबाट सिक्छ। लेबल गरिएको डेटामा तिनीहरूको सम्बन्धित सही आउटपुट वा लक्ष्य मानसँग जोडिएका इनपुट उदाहरणहरू हुन्छन्। पर्यवेक्षित सिकाइको लक्ष्य भनेको नयाँ, नदेखिएका इनपुटहरूको आउटपुटको सही भविष्यवाणी गर्न सक्ने मोडेललाई तालिम दिनु हो। सिकाउने एल्गोरिदमले इनपुट सुविधाहरू र आउटपुट लेबलहरू बीचको ढाँचा र सम्बन्धहरू अनुमान गर्न लेबल गरिएको डाटा प्रयोग गर्दछ। त्यसपछि यसले नयाँ, लेबल नगरिएको डाटामा भविष्यवाणी गर्न यो ज्ञानलाई सामान्य बनाउँछ। पर्यवेक्षित शिक्षा सामान्यतया वर्गीकरण र प्रतिगमन जस्ता कार्यहरूमा प्रयोग गरिन्छ।
उदाहरण को लागी, एक वर्गीकरण समस्या मा, एल्गोरिथ्म लाई डेटासेट मा प्रशिक्षित गरिन्छ जहाँ प्रत्येक डेटा बिन्दु एक विशिष्ट वर्ग संग लेबल गरिएको छ। एल्गोरिथ्मले लेबल गरिएका उदाहरणहरूबाट सिकेको ढाँचाहरूमा आधारित पूर्वनिर्धारित वर्गहरू मध्ये एउटामा नयाँ, नदेखिएका डेटा पोइन्टहरूलाई वर्गीकरण गर्न सिक्छ। रिग्रेसन समस्यामा, एल्गोरिदमले इनपुट सुविधाहरूको आधारमा निरन्तर संख्यात्मक मानको भविष्यवाणी गर्न सिक्छ।
असुरक्षित शिक्षा, अर्कोतर्फ, लेबल नगरिएको डाटासँग सम्झौता गर्दछ। असुरक्षित सिकाइको उद्देश्य आउटपुट लेबलहरूको कुनै पूर्व जानकारी बिना डाटा भित्र लुकेका ढाँचाहरू, संरचनाहरू, वा सम्बन्धहरू पत्ता लगाउनु हो। पर्यवेक्षित सिकाइको विपरीत, असुरक्षित सिकाइ एल्गोरिदमहरूमा सिक्ने प्रक्रियालाई मार्गदर्शन गर्न स्पष्ट लक्ष्य मानहरू हुँदैनन्। यसको सट्टा, तिनीहरू डेटामा अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व वा क्लस्टरहरू फेला पार्नमा ध्यान केन्द्रित गर्छन्। असुरक्षित शिक्षा सामान्यतया क्लस्टरिङ, आयाम घटाउने, र विसंगति पत्ता लगाउने जस्ता कार्यहरूमा प्रयोग गरिन्छ।
क्लस्टरिङ सुपरिवेक्षण नगरिएको सिकाइको लोकप्रिय अनुप्रयोग हो, जहाँ एल्गोरिदमले समान डेटा पोइन्टहरूलाई तिनीहरूको आन्तरिक गुणहरूको आधारमा समूहबद्ध गर्दछ। उदाहरणका लागि, ग्राहक विभाजनमा, उनीहरूको खरिद व्यवहार वा जनसांख्यिकीय जानकारीको आधारमा ग्राहकहरूको छुट्टै समूहहरू पहिचान गर्नको लागि एक पर्यवेक्षित शिक्षा एल्गोरिदम प्रयोग गर्न सकिन्छ।
सुदृढीकरण शिक्षा एक फरक प्रतिमान हो जहाँ एजेन्टले संचयी पुरस्कार संकेतलाई अधिकतम बनाउन वातावरणसँग अन्तरक्रिया गर्न सिक्छ। सुदृढीकरण शिक्षामा, एल्गोरिदमले परीक्षण-र-त्रुटि प्रक्रिया मार्फत कार्यहरू गरेर, वातावरणको अवस्था हेरेर, र पुरस्कार वा दण्डको रूपमा प्रतिक्रिया प्राप्त गरेर सिक्छ। लक्ष्य भनेको इष्टतम नीति वा कार्यहरूको सेट खोज्नु हो जसले दीर्घकालीन पुरस्कारलाई अधिकतम बनाउँछ। सुदृढीकरण शिक्षा सामान्यतया खेल खेल्ने, रोबोटिक्स, र स्वायत्त प्रणाली जस्ता कार्यहरूमा प्रयोग गरिन्छ।
उदाहरणका लागि, चेसको खेलमा, एक सुदृढीकरण सिकाउने एजेन्टले विभिन्न चालहरू अन्वेषण गरेर, प्रत्येक चालको नतिजामा आधारित पुरस्कार वा दण्डहरू प्राप्त गरेर, र जित्ने सम्भावनाहरू अधिकतम गर्न आफ्नो रणनीति समायोजन गरेर खेल्न सिक्न सक्छ।
पर्यवेक्षित सिकाइले भविष्यवाणी कार्यहरूको लागि मोडेललाई तालिम दिन लेबल गरिएको डाटा प्रयोग गर्दछ, असुरक्षित सिकाइले लेबल नगरिएको डाटामा ढाँचा र संरचनाहरू पत्ता लगाउँदछ, र सुदृढीकरण सिकाइले इनाम सङ्केतलाई अधिकतम बनाउन वातावरणसँग अन्तरक्रिया मार्फत सिक्छ। प्रत्येक दृष्टिकोणको आफ्नै बल र कमजोरीहरू छन् र विभिन्न प्रकारका समस्या र अनुप्रयोगहरूको लागि उपयुक्त छ।
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?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
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)