पर्यवेक्षित आणि असुरक्षित शिक्षणामधील फरक
सामग्री
पर्यवेक्षित आणि अनसर्वेझिझ्ड लर्निंग हे मशीन लर्निंग पॅराडिग्म्स आहेत जे अनुभव आणि कार्यक्षमतेच्या माध्यमाने शिकून कार्यांचे वर्ग सोडविण्यास वापरले जातात. पर्यवेक्षी आणि असुरक्षित शिक्षण मुख्यतः पर्यवेक्षित शिक्षणामध्ये इनपुटपासून आवश्यक आउटपुटपर्यंत मॅपिंग करणे या तथ्याद्वारे भिन्न असते. याउलट, unsupervised शिक्षणाद्वारे विशिष्ट इनपुटच्या प्रतिसादात आउटपुट तयार करण्याचे उद्दीष्ट ठेवले जात नाही, त्याऐवजी डेटामधील नमुन्यांची माहिती मिळते.
ही पर्यवेक्षी आणि अप्रभावी शिकण्याची तंत्रे विविध अनुप्रयोगांमध्ये लागू केली जातात जसे की कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जी डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम आहे ज्यात मोठ्या संख्येने एकमेकांशी जोडलेल्या प्रक्रिया घटक असतात.
-
- तुलना चार्ट
- व्याख्या
- मुख्य फरक
- निष्कर्ष
तुलना चार्ट
| तुलना करण्यासाठी आधार | पर्यवेक्षित शिक्षण | अप्रकाशित शिक्षण |
|---|---|---|
| मूलभूत | लेबल केलेल्या डेटासह सौदे. | लेबल न केलेला डेटा हाताळतो. |
| संगणकीय गुंतागुंत | उंच | कमी |
| विश्लेषण | ऑफलाइन | प्रत्यक्ष वेळी |
| अचूकता | अचूक परिणाम देतात | मध्यम परिणाम व्युत्पन्न करते |
| उप-डोमेन | वर्गीकरण आणि प्रतिगमन | क्लस्टरिंग आणि असोसिएशन नियम खाण |
पर्यवेक्षित शिक्षणाची व्याख्या
पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धतीमध्ये सिस्टम किंवा मशीनचे प्रशिक्षण असते ज्यामध्ये एखादे कार्य करण्यासाठी सिस्टमला लक्ष्य नमुना (आउटपुट पॅटर्न) दिले जाते. सामान्यत: पर्यवेक्षण म्हणजे कामे, प्रकल्प आणि क्रियाकलापांच्या अंमलबजावणीचे निरीक्षण करणे आणि मार्गदर्शन करणे. परंतु, पर्यवेक्षी शिक्षण कोठे लागू केले जाऊ शकते? प्रामुख्याने, हे मशीन लर्निंग रीग्रेशन आणि क्लस्टर अँड न्यूरल नेटवर्कमध्ये लागू केले गेले आहे.
आता आपण मॉडेलचे प्रशिक्षण कसे देऊ? भविष्यातील घटनांबद्दलचा अंदाज सुलभ करण्यासाठी, ज्ञानाने मॉडेल लोड करण्याच्या मदतीने मॉडेलचे मार्गदर्शन केले जाते. हे प्रशिक्षणासाठी लेबल केलेले डेटासेट वापरते. कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क इनपुट नमुना नेटवर्कला प्रशिक्षित करते जे आउटपुट पॅटर्नशी देखील संबंधित आहे.
अप्रभावी शिक्षणाची व्याख्या
अप्रकाशित शिक्षण मॉडेलमध्ये लक्ष्य आउटपुट समाविष्ट नसते म्हणजे प्रणालीला कोणतेही प्रशिक्षण दिले जात नाही. इनपुट नमुन्यांमधील स्ट्रक्चरल वैशिष्ट्यांनुसार निर्धारण आणि रुपांतर करून प्रणालीला स्वतः शिकणे आवश्यक आहे. हे मशिन शिक्षण अल्गोरिदम वापरते जे लेबल न केलेल्या डेटावर निष्कर्ष काढतात.
पर्यवेक्षी शिक्षणाच्या तुलनेत अप्रकाशित शिक्षण अधिक जटिल अल्गोरिदमांवर कार्य करते कारण आमच्याकडे डेटाविषयी दुर्मिळ किंवा कोणतीही माहिती नसते. हे यंत्र किंवा सिस्टम आमच्यासाठी निकाल व्युत्पन्न करण्याच्या हेतूने कमी व्यवस्थापित वातावरण निर्माण करते. ग्रुप, क्लस्टर्स, डायमॅनिलिटी रिडक्शन यासारख्या अस्तित्वांचा शोध घेणे आणि घनता आकलन करणे हे अप्रकाशित शिक्षणाचे मुख्य उद्दीष्ट आहे.
- पर्यवेक्षित शिक्षण तंत्र लेबल केलेल्या डेटाशी संबंधित आहे जेथे सिस्टमला आउटपुट डेटा नमुने ज्ञात आहेत. त्याउलट, अप्रकाशित शिक्षण हे लेबल न केलेल्या डेटासह कार्य करते ज्यात आउटपुट फक्त समजांच्या संकलनावर आधारित असते.
- जेव्हा ही गुंतागुंत येते तेव्हा पर्यवेक्षी शिकण्याची पद्धत कमी क्लिष्ट असते तर अनअनुभवी शिकण्याची पद्धत अधिक क्लिष्ट असते.
- पर्यवेक्षी शिक्षण देखील ऑफलाइन विश्लेषण आयोजित करू शकते परंतु अनसपरीक्षण केलेल्या शिक्षणाद्वारे वास्तविक-वेळेचे विश्लेषण वापरले जाते.
- पर्यवेक्षी शिकण्याच्या तंत्राचा परिणाम अधिक अचूक आणि विश्वासार्ह आहे. याउलट, unsupervised शिक्षण मध्यम पण विश्वसनीय परिणाम निर्माण करते.
- वर्गीकरण आणि आक्षेपार्हता पर्यवेक्षी शिकण्याच्या पद्धतीनुसार सोडवल्या जाणार्‍या समस्यांचे प्रकार आहेत. याउलट, अप्रकाशित शिक्षणामध्ये क्लस्टरिंग आणि असोसिएटिव्ह नियम खाण समस्यांचा समावेश आहे.
निष्कर्ष
पर्यवेक्षित शिक्षण हे सिस्टमला प्रशिक्षण, इनपुट आणि आऊटपुट नमुने देऊन एखादे कार्य साध्य करण्याचे तंत्र आहे तर अनसर्वेइज्ड लर्निंग हे एक स्वयं-शिक्षण तंत्र आहे ज्यामध्ये सिस्टमला स्वतःच इनपुट लोकसंख्येची वैशिष्ट्ये शोधणे आवश्यक आहे आणि श्रेणींचा कोणताही पूर्वीचा संच नाही. वापरले जातात.
