सुपरवाइज्ड और अनसपर्विस्ड लर्निंग के बीच अंतर
विषय
सुपरवाइज्ड एंड अनसुप्रवाइज्ड लर्निंग मशीन लर्निंग प्रतिमान हैं जो अनुभव और प्रदर्शन माप से सीखकर कार्यों की श्रेणी को हल करने में उपयोग किए जाते हैं। पर्यवेक्षित और अनसुपराइज्ड लर्निंग मुख्य रूप से इस तथ्य से अलग है कि पर्यवेक्षित शिक्षण में इनपुट से आवश्यक आउटपुट तक मैपिंग शामिल है। इसके विपरीत, अप्रशिक्षित सीखने का लक्ष्य विशेष इनपुट की प्रतिक्रिया में आउटपुट का उत्पादन करना नहीं है, बल्कि यह डेटा में पैटर्न को दर्शाता है।
ये पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण तकनीकें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों में कार्यान्वित की जाती हैं, जो एक डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम है जिसमें बड़ी संख्या में बड़े पैमाने पर इंटरलिंक्ड प्रोसेसिंग तत्व होते हैं।
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- तुलना चार्ट
- परिभाषा
- मुख्य अंतर
- निष्कर्ष
तुलना चार्ट
| तुलना के लिए आधार | पर्यवेक्षित अध्ययन | अनसुनी हुई पढ़ाई |
|---|---|---|
| बुनियादी | लेबल डेटा के साथ सौदा। | अनलिस्टेड डेटा को हैंडल करता है। |
| अभिकलनात्मक जटिलता | उच्च | कम |
| analyzation | ऑफलाइन | रियल टाइम |
| शुद्धता | सटीक परिणाम उत्पन्न करता है | मध्यम परिणाम उत्पन्न करता है |
| उप डोमेन | वर्गीकरण और प्रतिगमन | क्लस्टरिंग और एसोसिएशन शासन खनन |
सुपरवाइज्ड लर्निंग की परिभाषा
पर्यवेक्षित अध्ययन पद्धति में सिस्टम या मशीन का प्रशिक्षण शामिल होता है जहां कार्य करने के लिए सिस्टम को लक्ष्य पैटर्न (आउटपुट पैटर्न) के साथ प्रशिक्षण प्रदान किया जाता है। आमतौर पर पर्यवेक्षण का अर्थ कार्यों, परियोजना और गतिविधि के निष्पादन का निरीक्षण करना और मार्गदर्शन करना है। लेकिन, जहां पर्यवेक्षित शिक्षण को लागू किया जा सकता है? मुख्य रूप से, इसे मशीन लर्निंग रिग्रेशन एंड क्लस्टर और न्यूरल नेटवर्क में लागू किया जाता है।
अब, हम एक मॉडल को कैसे प्रशिक्षित करते हैं? मॉडल को भविष्य के उदाहरणों की भविष्यवाणी को सुविधाजनक बनाने के लिए, ज्ञान के साथ मॉडल को लोड करने की मदद से निर्देशित किया जाता है। यह प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटासेट का उपयोग करता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क इनपुट पैटर्न नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं जो आउटपुट पैटर्न से भी जुड़ा होता है।
Unsupervised Learning की परिभाषा
अनसुनी हुई पढ़ाई मॉडल में लक्ष्य आउटपुट शामिल नहीं है जिसका अर्थ है कि सिस्टम को कोई प्रशिक्षण प्रदान नहीं किया गया है। सिस्टम को इनपुट पैटर्न में संरचनात्मक विशेषताओं के अनुसार निर्धारण और अनुकूलन के माध्यम से अपने आप से सीखना है। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो अनलिस्टेड डेटा पर निष्कर्ष निकालता है।
पर्यवेक्षित अधिगम की तुलना में अनियोजित शिक्षण अधिक जटिल एल्गोरिदम पर काम करता है क्योंकि हमारे पास डेटा के बारे में दुर्लभ या कोई जानकारी नहीं है। यह कम प्रबंधनीय वातावरण बनाता है क्योंकि मशीन या सिस्टम हमारे लिए परिणाम उत्पन्न करने का इरादा रखता है। अप्रकाशित शिक्षा का मुख्य उद्देश्य समूहों, समूहों, आयाम में कमी और घनत्व के आकलन जैसी संस्थाओं की खोज करना है।
- सुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक लेबल किए गए डेटा से संबंधित है जहां आउटपुट डेटा पैटर्न सिस्टम के लिए जाने जाते हैं। के रूप में, बिना पढ़े हुए डेटा अनलिस्टेड डेटा के साथ काम करता है जिसमें आउटपुट सिर्फ धारणाओं के संग्रह पर आधारित होता है।
- जब जटिलता की बात आती है, तो पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति कम जटिल होती है जबकि अप्रमाणित शिक्षण पद्धति अधिक जटिल होती है।
- पर्यवेक्षित अधिगम ऑफ़लाइन विश्लेषण भी कर सकता है जबकि अप्रशिक्षित अधिगम वास्तविक समय के विश्लेषण को नियोजित करता है।
- पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक का परिणाम अधिक सटीक और विश्वसनीय है। इसके विपरीत, अप्रशिक्षित शिक्षा मध्यम लेकिन विश्वसनीय परिणाम उत्पन्न करती है।
- वर्गीकरण और प्रतिगमन पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति के तहत हल की गई समस्याओं के प्रकार हैं। इसके विपरीत, अनियोजित शिक्षा में क्लस्टरिंग और साहचर्य नियम खनन समस्याएं शामिल हैं।
निष्कर्ष
सुपरवाइज्ड लर्निंग, सिस्टम को प्रशिक्षण, इनपुट और आउटपुट पैटर्न प्रदान करके एक कार्य को पूरा करने की तकनीक है, जबकि अनपर्विज्ड लर्निंग एक सेल्फ-लर्निंग तकनीक है, जिसमें सिस्टम को इनपुट आबादी की विशेषताओं का पता लगाना होता है और श्रेणियों का कोई पूर्व सेट नहीं है। उपयोग किया जाता है।
