पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइ दुईवटा आधारभूत प्रकारका मेसिन लर्निङ प्रतिमानहरू हुन् जसले डेटाको प्रकृति र हातमा रहेको कार्यको उद्देश्यहरूमा आधारित फरक उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ। प्रभावकारी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू डिजाइन गर्नको लागि सुपरिवेक्षण गरिएको तालिम बनाम असुरक्षित प्रशिक्षण कहिले प्रयोग गर्ने भन्ने कुरा बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ। यी दुई दृष्टिकोणहरू बीचको छनौट लेबल गरिएको डेटाको उपलब्धता, इच्छित परिणाम र डेटासेटको अन्तर्निहित संरचनामा निर्भर गर्दछ।
सुपरभाइज्ड लर्निङ मेसिन लर्निङको एक प्रकार हो जहाँ मोडेललाई लेबल गरिएको डेटासेटमा तालिम दिइन्छ। पर्यवेक्षित शिक्षामा, एल्गोरिदमले प्रशिक्षण उदाहरणहरू प्रस्तुत गरेर सही आउटपुटमा इनपुट डाटा नक्सा गर्न सिक्छ। यी प्रशिक्षण उदाहरणहरूमा इनपुट-आउटपुट जोडीहरू समावेश हुन्छन्, जहाँ इनपुट डेटा सम्बन्धित सही आउटपुट वा लक्ष्य मानको साथ हुन्छ। पर्यवेक्षित सिकाइको लक्ष्य भनेको इनपुट चरबाट आउटपुट चरहरूमा म्यापिङ प्रकार्य सिक्नु हो, जुन पछि नदेखेको डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
पर्यवेक्षित शिक्षा सामान्यतया प्रयोग गरिन्छ जब इच्छित आउटपुट थाहा हुन्छ र लक्ष्य इनपुट र आउटपुट चर बीचको सम्बन्ध सिक्नु हो। यो सामान्यतया वर्गीकरण जस्ता कार्यहरूमा लागू हुन्छ, जहाँ लक्ष्य नयाँ उदाहरणहरूको वर्ग लेबलहरू भविष्यवाणी गर्ने हो, र प्रतिगमन, जहाँ लक्ष्य निरन्तर मूल्य भविष्यवाणी गर्ने हो। उदाहरणका लागि, एक पर्यवेक्षित सिकाइ परिदृश्यमा, तपाईंले इमेल स्प्याम हो वा इमेलको सामग्री र अघिल्लो इमेलहरूको लेबल गरिएको स्प्याम/गैर-स्प्याम स्थितिको आधारमा भविष्यवाणी गर्न मोडेललाई तालिम दिन सक्नुहुन्छ।
अर्कोतर्फ, असुरक्षित शिक्षा भनेको मेसिन लर्निङको एक प्रकार हो जहाँ मोडेललाई लेबल नगरिएको डेटासेटमा तालिम दिइन्छ। असुरक्षित शिक्षामा, एल्गोरिदमले सही आउटपुटमा स्पष्ट प्रतिक्रिया बिना इनपुट डेटाबाट ढाँचा र संरचनाहरू सिक्छ। पर्यवेक्षण नगरिएको सिकाइको लक्ष्य भनेको डाटाको अन्तर्निहित संरचना अन्वेषण गर्नु, लुकेका ढाँचाहरू पत्ता लगाउनु र लेबल गरिएको डाटाको आवश्यकता बिना अर्थपूर्ण अन्तरदृष्टि निकाल्नु हो।
असुरक्षित सिकाइ सामान्यतया प्रयोग गरिन्छ जब लक्ष्य डेटा अन्वेषण गर्न, लुकेका ढाँचाहरू फेला पार्न, र समान डेटा बिन्दुहरूलाई समूहबद्ध गर्ने हो। यो प्रायः क्लस्टरिङ जस्ता कार्यहरूमा लागू हुन्छ, जहाँ लक्ष्य भनेको समान डेटा बिन्दुहरूलाई तिनीहरूका सुविधाहरूको आधारमा क्लस्टरहरूमा समूहबद्ध गर्ने हो, र आयाम घटाउने, जहाँ लक्ष्य डेटामा आवश्यक जानकारी सुरक्षित गर्दै सुविधाहरूको संख्या घटाउने हो। उदाहरण को लागी, एक असुरक्षित सिकाइ परिदृश्य मा, तपाईले ग्राहकहरु को समूह को लागी क्लस्टरिंग को उपयोग गर्न को लागी उन को खरिद व्यवहार को आधार मा ग्राहक खण्डहरु को कुनै पूर्व ज्ञान बिना।
पर्यवेक्षित र असुरक्षित शिक्षा बीचको छनौट धेरै कारकहरूमा निर्भर गर्दछ। यदि तपाईंसँग लेबल गरिएको डेटासेट छ र विशिष्ट परिणामहरूको भविष्यवाणी गर्न चाहनुहुन्छ भने, पर्यवेक्षित शिक्षा उपयुक्त विकल्प हो। अर्कोतर्फ, यदि तपाइँसँग लेबल नगरिएको डेटासेट छ र तपाइँ डेटा संरचना अन्वेषण गर्न वा लुकेका ढाँचाहरू फेला पार्न चाहनुहुन्छ भने, असुरक्षित शिक्षा अधिक उपयुक्त छ। कतिपय अवस्थामा, अर्ध-पर्यवेक्षित सिकाइ भनेर चिनिने, पर्यवेक्षित र असुरक्षित दुवै प्रविधिहरूको संयोजन, दुवै दृष्टिकोणका फाइदाहरू उठाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
मेसिन लर्निङमा पर्यवेक्षित तालिम बनाम सुपरिवेक्षण नगरिएको तालिम प्रयोग गर्ने निर्णय लेबल गरिएको डाटाको उपलब्धता, कार्यको प्रकृति र इच्छित परिणाममा निर्भर हुन्छ। प्रभावकारी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू डिजाइन गर्नको लागि पर्यवेक्षित र असुरक्षित शिक्षा बीचको भिन्नताहरू बुझ्न आवश्यक छ जसले अर्थपूर्ण अन्तरदृष्टि निकाल्न सक्छ र डाटाबाट सही भविष्यवाणी गर्न सक्छ।
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)