पर्यवेक्षित और अन्वेषित सीखने के बीच का अंतर

पर्यवेक्षित बनाम अन्वेषित सीखना

शब्दावली जैसे कि पर्यवेक्षित शिक्षण और अनसुरी शिक्षाएं मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धि के संदर्भ में उपयोग की जाती हैं जो हर गुजरते दिन महत्व में बढ़ रही हैं। आम आदमी के लिए मशीन सीखना, एल्गोरिदम हैं जो आंकड़े संचालित करते हैं और मशीनों को उदाहरणों की सहायता से सीखते हैं। सीखने के दो प्रकार होते हैं; अर्थात्, पर्यवेक्षित शिक्षा और अनसुचित शिक्षा जो विद्यार्थियों को भ्रमित करते हैं क्योंकि दोनों के बीच कई समानताएं हैं। हालांकि, अतिव्यापी होने के बावजूद, इस आलेख में ऐसे मतभेद हैं जिन्हें हाइलाइट किया जाएगा।

आने वाले वर्षों में, हम व्यवसाय की समस्याओं से निपटने के लिए मशीन सीखने के विकास में वृद्धि की संभावनाओं को आसान और तेज़ी से देखते हैं। साधारण व्यवसाय की समस्याओं से निपटने के लिए कर्मचारियों की नियुक्ति अप्रयुक्त हो जाएगी और पर्यवेक्षित और अनसुचित शिक्षा की अवधारणाओं का उपयोग कर सकेगी।

पर्यवेक्षित सीखना क्या है?

यह सीखने का एक प्रकार है कि मशीन सीखने से उपयोगकर्ताओं के इनपुट की मदद से होता है। मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में अब तक के अधिकांश शोध में पर्यवेक्षित शिक्षण पर ध्यान केंद्रित किया गया है। उदाहरण के लिए, आपके ईमेल में स्पैम फ़ोल्डर कभी-कभी भी महत्वपूर्ण मेल के साथ पूर्ण हो जाता है जो अनजाने में जा रहे हैं प्रणाली मशीन सीखने के आधार पर काम करती है जो स्पैम के विश्लेषण से संबंधित एल्गोरिदम को सूचित करता है। सिस्टम सूचनाओं को फिल्टर करने और झूठी सकारात्मक को कम करने के लिए उन्हें स्पैम फ़ोल्डर में भेजने के लिए जानकारी का उपयोग करता है। एक खोज इंजन में, लिंक के आधार पर एल्गोरिथ्म काम करता है, जब खोज परिणामों को खोलता है इससे उपयोगकर्ता के लिए खोज परिणामों में सुधार होता है। हालांकि, पर्यवेक्षित सीखने में कुछ कमियां हैं क्योंकि मशीन में यह सही है कि क्या सही है और क्या गलत है। यह मानव प्रतिक्रिया अक्सर पर्यवेक्षित सीखने के भविष्य के उपयोग की सीमाएं डालती है।

अनपवाइज्ड लर्निंग क्या है?

हम ऐसे समय में रह रहे हैं जहां हम सभी समय से मशीनों से बेहतर प्रदर्शन की तलाश कर रहे हैं चाहे वह सीसीटीवी डेटा, जीपीएस डेटा, ऑनलाइन लेनदेन डेटा, मशीन स्कैन डेटा, सुरक्षा स्कैन डेटा आदि। संगठनों और सरकारों को उन मशीनों की आवश्यकता होती है जिनके लिए बेहतर परिणामों में घूमने के लिए मनुष्यों से पर्यवेक्षित डेटा की ज़रूरत नहीं होती है या उनकी आवश्यकता नहीं होती है। इस कोर्स के लिए स्वचालन की दिशा में बहुत अधिक प्रयास करने की आवश्यकता है, और हालांकि निकट भविष्य में पर्यवेक्षित सीखने को बदलने के लिए अनसुचित सीखने की संभावना नहीं है, लेकिन निकट भविष्य में हाइब्रिड दृष्टिकोण उभरने की संभावना है जो कि तेज और अधिक हो वर्तमान में पर्यवेक्षण सीखने के माध्यम से प्राप्त होने वाले परिणामों की तुलना में कुशल

पर्यवेक्षित और अन्वेषित सीखने के बीच क्या अंतर है?

• बेहतर अधिगम या कृत्रिम बुद्धि के लिए काम करने के लिए सीखने और अनसुनी सीखने के दो अलग-अलग दृष्टिकोण हैं।

पर्यवेक्षित सीखने में, बेहतर स्वचालन के लिए मानव प्रतिक्रिया है, जबकि अनसुरी सीखने में, मशीन द्वारा मानव निविष्टियों के बिना बेहतर प्रदर्शन लाने की आशा की जाती है।

• निकट भविष्य में हाइब्रिड दृष्टिकोण अधिक संभावनाएं हैं, जो पर्यवेक्षित और अनसुरी शिक्षा दोनों का उपयोग करते हैं।