पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम क्या हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

देखरेख : सभी डेटा को लेबल किया गया है और एल्गोरिदम सीखते हैं इनपुट डेटा से आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए। के चलते किसी : सभी डेटा लेबल रहित हैं और एल्गोरिदम सीखते हैं इनपुट डेटा से अंतर्निहित संरचना के लिए।

यहाँ, पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम के बीच क्या अंतर है?

पर्यवेक्षित अध्ययन प्रदान करके किसी कार्य को पूरा करने की तकनीक है प्रशिक्षण , सिस्टम में इनपुट और आउटपुट पैटर्न जबकि अनुपयोगी शिक्षा एक आत्म है सीख रहा हूँ ऐसी तकनीक जिसमें सिस्टम को अपने द्वारा इनपुट आबादी की विशेषताओं की खोज करनी होती है और श्रेणियों के किसी पूर्व सेट का उपयोग नहीं किया जाता है।

पर्यवेक्षित अनुपयोगी और सुदृढ़ीकरण अधिगम क्या है? संक्षेप में, पर्यवेक्षित अध्ययन तब होता है जब कोई मॉडल मार्गदर्शन के साथ लेबल किए गए डेटासेट से सीखता है। और, अनुपयोगी शिक्षा वह जगह है जहां मशीन दिया हुआ है प्रशिक्षण बिना किसी मार्गदर्शन के लेबल रहित डेटा पर आधारित।

साथ ही, उदाहरण के साथ पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण क्या है?

में पर्यवेक्षित अध्ययन , आप को प्रशिक्षित करते हैं मशीन डेटा का उपयोग करना जो अच्छी तरह से "लेबल" है। के लिये उदाहरण , बेबी अतीत के आधार पर अन्य कुत्तों की पहचान कर सकता है पर्यवेक्षित अध्ययन . प्रतिगमन और वर्गीकरण दो प्रकार के होते हैं पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग तकनीक। क्लस्टरिंग और संघ दो प्रकार के होते हैं अनुपयोगी शिक्षा.

पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथम क्या है?

पर्यवेक्षित अध्ययन है मशीन लर्निंग का कार्य सीख रहा हूँ एक फ़ंक्शन जो इनपुट-आउटपुट जोड़े के उदाहरण के आधार पर आउटपुट में इनपुट को मैप करता है। ए पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का विश्लेषण करता है प्रशिक्षण डेटा और एक अनुमानित फ़ंक्शन उत्पन्न करता है, जिसका उपयोग नए उदाहरणों के मानचित्रण के लिए किया जा सकता है।