पर्यवेक्षित बनाम बिना पर्यवेक्षण के सीखना: क्या अंतर है?

मशीन लर्निंग मशीनों को ज्ञान प्राप्त करने, भविष्यवाणी करने और बड़े डेटासेट के भीतर पैटर्न को उजागर करने में सक्षम बनाने का विज्ञान है। जैसे मनुष्य दैनिक अनुभवों से सीखते हैं, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कई पुनरावृत्तियों में धीरे-धीरे अपनी भविष्यवाणियों में सुधार करते हैं।

पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित शिक्षण दो प्राथमिक शिक्षण दृष्टिकोण हैं जिनका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। प्रत्येक विधि में ताकत और सीमाएँ होती हैं और यह विशिष्ट कार्यों के लिए बेहतर अनुकूल होती है।

तो, इन दो मशीन सीखने के तरीकों के कुछ अंतर और अनुप्रयोग क्या हैं?

पर्यवेक्षित शिक्षण क्या है?

पर्यवेक्षित शिक्षण एक लोकप्रिय मशीन लर्निंग दृष्टिकोण है जहां एक मॉडल को लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। लेबल किए गए डेटा में इनपुट चर और उनके संबंधित आउटपुट चर शामिल हैं। मॉडल इनपुट और वांछित आउटपुट चर के बीच संबंधों की तलाश करता है और नए अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए उनका लाभ उठाता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण दृष्टिकोण का एक सरल उदाहरण एक ईमेल स्पैम फ़िल्टर है। यहां, मॉडल को हजारों ईमेल वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, प्रत्येक को "स्पैम" या "स्पैम नहीं" लेबल दिया जाता है। मॉडल ईमेल पैटर्न की पहचान करता है और स्पैम को वैध ईमेल से अलग करना सीखता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण एआई मॉडल को सटीक रूप से लेबल किए गए प्रशिक्षण के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है।

प्रशिक्षण प्रक्रिया

पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण प्रक्रिया के लिए डेटा प्राप्त करने और लेबल करने की आवश्यकता होती है। डेटा को अक्सर डेटा वैज्ञानिक की देखरेख में लेबल किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह इनपुट से सटीक रूप से मेल खाता है। एक बार जब मॉडल इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध सीख लेता है, तो इसका उपयोग अनदेखे डेटा को वर्गीकृत करने और भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम में दो प्रकार के कार्य शामिल हैं:

• वर्गीकरण: वर्गीकरण का उपयोग तब किया जाता है जब आप चाहते हैं कि मॉडल यह वर्गीकृत करे कि डेटा किसी विशिष्ट समूह या वर्ग से संबंधित है या नहीं। स्पैम ईमेल उदाहरण में, ईमेल को "स्पैम" या "स्पैम नहीं" के रूप में निर्धारित करना वर्गीकरण के अंतर्गत आता है।
• प्रतिगमन: प्रतिगमन कार्यों में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लगातार बदलते डेटा से परिणामों की भविष्यवाणी करता है। इसमें दो या दो से अधिक चरों के बीच संबंध शामिल होते हैं, जैसे कि एक चर में परिवर्तन से दूसरा चर बदल जाता है। प्रतिगमन कार्य का एक उदाहरण कमरों की संख्या, स्थान और वर्ग फुटेज जैसी सुविधाओं के आधार पर घर की कीमतों की भविष्यवाणी करना हो सकता है। लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करके, यह इन चरों के बीच पैटर्न और संबंधों को सीखता है और उचित बिक्री मूल्य की भविष्यवाणी कर सकता है।

दो कार्यों का संयोजन आम तौर पर पर्यवेक्षित शिक्षण का आधार बनता है, हालांकि प्रक्रिया के अन्य पहलू भी हैं।

सामान्य अनुप्रयोग

पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का विभिन्न उद्योगों में व्यापक अनुप्रयोग है। कुछ लोकप्रिय उपयोगों में शामिल हैं:

• छवि और वस्तु पहचान
• भाषण और पाठ वर्गीकरण
• भावनाओं का विश्लेषण
• धोखाधड़ी और विसंगति का पता लगाना
• जोखिम आकलन

लेकिन पर्यवेक्षित शिक्षण के कई अन्य उपयोग और कार्यान्वयन भी हैं।

सीमाएँ

पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल मूल्यवान क्षमताएं प्रदान करते हैं लेकिन उनकी कुछ सीमाएँ भी होती हैं। ये मॉडल पैटर्न को प्रभावी ढंग से सीखने और सामान्यीकृत करने के लिए लेबल किए गए डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, जो महंगा, समय लेने वाला और श्रम-गहन हो सकता है। हालाँकि, यह सीमा अक्सर विशिष्ट क्षेत्रों में उत्पन्न होती है जहाँ विशेषज्ञ लेबलिंग की आवश्यकता होती है।

बड़े, जटिल और शोर वाले डेटासेट को संभालना एक और चुनौती है जो मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है। पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल इस धारणा के तहत काम करते हैं कि लेबल किया गया डेटा वास्तव में वास्तविक दुनिया में अंतर्निहित पैटर्न को दर्शाता है। लेकिन यदि डेटा में शोर, जटिल रिश्ते या अन्य जटिलताएँ हैं, तो मॉडल को सटीक परिणाम की भविष्यवाणी करने में कठिनाई हो सकती है।

इसके अतिरिक्त, कुछ मामलों में व्याख्यात्मकता चुनौतीपूर्ण हो सकती है। पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल सटीक परिणाम दे सकते हैं, लेकिन वे अंतर्निहित तर्क में स्पष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान नहीं करते हैं। व्याख्यात्मकता की कमी स्वास्थ्य देखभाल जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हो सकती है, जहां पारदर्शिता महत्वपूर्ण है।

अपर्यवेक्षित शिक्षण क्या है?

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण है जो बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करता है और पर्यवेक्षण के बिना सीखता है। पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल के विपरीत, जो लेबल किए गए डेटा से निपटते हैं, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल बिना किसी पूर्व निर्धारित आउटपुट के डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसलिए, ऐसे मॉडल बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय अत्यधिक मूल्यवान होते हैं जहां लेबलिंग मुश्किल या अव्यावहारिक होती है।

ग्राहक विभाजन, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का एक सरल उदाहरण है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण दृष्टिकोण का लाभ उठाकर, मॉडल अपने व्यवहार और प्राथमिकताओं के आधार पर ग्राहक खंडों की पहचान कर सकते हैं और व्यवसायों को उनकी मार्केटिंग रणनीतियों को निजीकृत करने में मदद कर सकते हैं।

तकनीकें और एल्गोरिदम

बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जाता है, लेकिन निम्नलिखित दो तकनीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है:

• क्लस्टरिंग: क्लस्टरिंग एक ऐसी तकनीक है जो डेटा बिंदुओं के भीतर उनकी समानता या अंतर के आधार पर प्राकृतिक समूहों की पहचान करती है। क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, जैसे कि के-मीन्स और डीबीएससीएएन, पहले से मौजूद लेबल के बिना डेटा में छिपे हुए पैटर्न को उजागर कर सकते हैं।
• एसोसिएशन नियम: एसोसिएशन नियम विभिन्न डेटासेट में निर्भरता और अंतर्निहित कनेक्शन को उजागर करने में मदद करता है। चरों के बीच संबंधों का खनन करके, एप्रीओरी जैसे मॉडल उन वस्तुओं के लिए एसोसिएशन नियम प्राप्त करने में मदद करते हैं जो अक्सर एक साथ होती हैं और निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करती हैं।

अन्य तकनीकें भी हैं, लेकिन क्लस्टरिंग और एसोसिएशन नियम दो सबसे आम बिना पर्यवेक्षित सीखने की तकनीकें हैं।

सामान्य अनुप्रयोग

अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम विविध डोमेन में अनुप्रयोग ढूंढते हैं। कुछ लोकप्रिय उपयोग के मामलों में शामिल हैं:

• बाज़ार विश्लेषण
• ग्राहक विभाजन
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
• आनुवंशिक विश्लेषण
• नेटवर्क विश्लेषण

सीमाएँ

इसके कई फायदों के बावजूद, बिना पर्यवेक्षण के सीखने की भी अपनी सीमाएँ हैं। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में मूल्यांकन और सत्यापन की व्यक्तिपरक प्रकृति एक आम चुनौती है। चूंकि कोई पूर्वनिर्धारित लेबल नहीं हैं, इसलिए खोजे गए पैटर्न की गुणवत्ता निर्धारित करना हमेशा आसान नहीं होता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण के समान, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति भी डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता पर निर्भर करती है। अप्रासंगिक विशेषताओं वाले शोर वाले डेटासेट खोजे गए संबंधों की सटीकता को कम कर सकते हैं और गलत परिणाम दे सकते हैं। सावधानीपूर्वक चयन और प्रीप्रोसेसिंग तकनीक इन सीमाओं को कम करने में मदद कर सकती हैं।

पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण के बीच 3 मुख्य अंतर

डेटा उपलब्धता, प्रशिक्षण प्रक्रिया और मॉडलों के समग्र सीखने के दृष्टिकोण के संदर्भ में पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित सीखने के तरीके भिन्न होते हैं। किसी विशिष्ट कार्य के लिए सही दृष्टिकोण चुनने में इन अंतरों को समझना आवश्यक है।

1. डेटा उपलब्धता और तैयारी

डेटा की उपलब्धता और तैयारी दोनों सीखने के तरीकों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। पर्यवेक्षित शिक्षण लेबल किए गए डेटा पर निर्भर करता है, जहां इनपुट और आउटपुट दोनों चर प्रदान किए जाते हैं। दूसरी ओर, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण, केवल इनपुट चर पर काम करता है। यह पूर्व निर्धारित आउटपुट पर भरोसा किए बिना डेटा के भीतर अंतर्निहित संरचना और पैटर्न का पता लगाता है।

2. सीखने का दृष्टिकोण

एक पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल लेबल किए गए उदाहरणों के आधार पर डेटा को वर्गीकृत करना या अनदेखे डेटा की सटीक भविष्यवाणी करना सीखता है। इसके विपरीत, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का लक्ष्य बिना लेबल वाले डेटा के भीतर छिपे हुए पैटर्न, समूह और निर्भरता की खोज करना है और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए इसका लाभ उठाना है।

3. प्रतिक्रिया पाश

पर्यवेक्षित शिक्षण एक फीडबैक लूप के साथ पुनरावृत्त प्रशिक्षण प्रक्रिया पर काम करता है। इसे अपनी भविष्यवाणियों पर प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया प्राप्त होती है, जिससे इसे अपनी प्रतिक्रियाओं को लगातार परिष्कृत और बेहतर बनाने की अनुमति मिलती है। फीडबैक लूप इसे मापदंडों को समायोजित करने और भविष्यवाणी त्रुटियों को कम करने में मदद करता है। इसके विपरीत, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में स्पष्ट प्रतिक्रिया का अभाव होता है और यह पूरी तरह से डेटा की अंतर्निहित संरचना पर निर्भर करता है।

पर्यवेक्षित बनाम अप्रशिक्षित शिक्षण तुलना तालिका

पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण के बीच अंतर को एक साथ समझना मुश्किल हो सकता है, इसलिए हमने एक आसान तुलना तालिका बनाई है।

जैसा कि आप ऊपर से देख सकते हैं, मुख्य अंतर डेटा को संभालने के दृष्टिकोण और उसके वर्गीकरण से सीखने से उत्पन्न होता है, हालांकि दोनों विधियां मशीन लर्निंग की सफलता में भूमिका निभाती हैं।

सही मशीन लर्निंग दृष्टिकोण चुनना

पर्यवेक्षित और अनपर्यवेक्षित शिक्षण दो अलग-अलग मशीन सीखने के तरीके हैं जो लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटा के भीतर पैटर्न प्राप्त करते हैं। दोनों विधियों के अपने फायदे, सीमाएँ और विशिष्ट अनुप्रयोग हैं।

पर्यवेक्षित शिक्षण उन कार्यों के लिए बेहतर अनुकूल है जहां आउटपुट पूर्वनिर्धारित होते हैं और लेबल किया गया डेटा आसानी से उपलब्ध होता है। दूसरी ओर, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण बड़ी मात्रा में बिना लेबल वाले डेटासेट में छिपी अंतर्दृष्टि की खोज में उपयोगी है।

दो दृष्टिकोणों की ताकत का लाभ उठाकर, आप मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की पूरी क्षमता का दोहन कर सकते हैं और विभिन्न डोमेन में डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं।