user
मशीन लर्निंग या संदर्भात पर्यवेक्षी शिक्षण(Supervised Learning), अनपर्यवेक्षित शिक्षण(Unsupervised Learning) आणि अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण(Semi-Supervised) स्पष्ट करा.


assistant
पर्यवेक्षी शिक्षण, पर्यवेक्षित शिक्षण आणि अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण हे मशीन लर्निंगमधील तीन मूलभूत प्रतिमान आहेत, प्रत्येकाची स्वतःची वैशिष्ट्ये आणि अनुप्रयोग आहेत. चला त्या प्रत्येकाचा शोध घेऊया:

पर्यवेक्षित शिक्षण:
पर्यवेक्षित शिक्षण हा एक मशीन लर्निंग दृष्टीकोन आहे जिथे अल्गोरिदम दिलेल्या डेटासेटच्या आधारे संबंधित आउटपुट लेबलवर इनपुट डेटा मॅप करण्यास शिकतो. या प्रतिमानामध्ये, प्रशिक्षण डेटामध्ये इनपुट उदाहरणांच्या जोड्या आणि त्यांच्याशी संबंधित योग्य आउटपुट लेबले असतात. नवीन, न पाहिलेल्या इनपुट उदाहरणांसाठी लेबलांचा अचूक अंदाज लावू शकणारे मॅपिंग फंक्शन शिकणे हे अल्गोरिदमचे ध्येय आहे.
शिकण्याच्या प्रक्रियेमध्ये प्रशिक्षण डेटामधील अंदाजित लेबले आणि वास्तविक लेबलांमधील फरक कमी करण्यासाठी मॉडेलचे पॅरामीटर्स पुनरावृत्तीने समायोजित करणे समाविष्ट असते. पर्यवेक्षित शिक्षणामध्ये वापरल्या जाणार्‍या सामान्य अल्गोरिदममध्ये रेखीय प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष, सपोर्ट वेक्टर मशीन आणि न्यूरल नेटवर्क यांचा समावेश होतो.
वर्गीकरण (डेटा बिंदूंना श्रेणी नियुक्त करणे) आणि प्रतिगमन (सतत मूल्यांचा अंदाज लावणे) यासारख्या कार्यांसाठी पर्यवेक्षित शिक्षणाचा मोठ्या प्रमाणावर वापर केला जातो. उदाहरणार्थ, ईमेलचे स्पॅम किंवा स्पॅम म्हणून वर्गीकरण करणे किंवा विविध वैशिष्ट्यांवर आधारित घरांच्या किमतींचा अंदाज लावणे.

पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण:
पर्यवेक्षित नसलेल्या शिक्षणामध्ये डेटावर प्रशिक्षण अल्गोरिदमचा समावेश असतो जेथे कोणतेही स्पष्ट आउटपुट लेबल नसतात. इनपुट डेटामधील नमुने, संरचना किंवा संबंध शोधणे हे येथे लक्ष्य आहे. या प्रतिमानामध्ये, अल्गोरिदमचे उद्दिष्ट डेटामधील अंतर्निहित संरचना, जसे की क्लस्टर, गट किंवा सुप्त घटक, अपेक्षित परिणामांची कोणतीही पूर्व माहिती न घेता उघड करणे आहे.
पर्यवेक्षण न केलेल्या शिक्षणामध्ये क्लस्टरिंग आणि आयाम कमी करणे ही सामान्य कार्ये आहेत. क्लस्टरिंगमध्ये समान डेटा पॉइंट्स एकत्रितपणे एकत्रित करणे समाविष्ट आहे, तर आयामीपणा कमी करण्याचे उद्दीष्ट डेटाची आवश्यक वैशिष्ट्ये टिकवून ठेवताना त्याची जटिलता कमी करणे आहे. K- म्हणजे क्लस्टरिंग आणि मुख्य घटक विश्लेषण (PCA) ही पर्यवेक्षी नसलेल्या शिक्षणामध्ये वापरल्या जाणार्‍या अल्गोरिदमची उदाहरणे आहेत.
ग्राहकांचे विभाजन, विसंगती शोधणे आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन यासारख्या कामांसाठी पर्यवेक्षित नसलेले शिक्षण वापरले जाते. उदाहरणार्थ, स्पष्ट लेबलशिवाय समान ग्राहक गट त्यांच्या वर्तनावर आधारित ओळखणे.

अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण:
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण हे पर्यवेक्षी आणि पर्यवेक्षी नसलेल्या दोन्ही शिक्षणाचे संयोजन आहे. या दृष्टिकोनामध्ये, प्रशिक्षण डेटामध्ये लेबल नसलेल्या आणि लेबल न केलेल्या उदाहरणांचे मिश्रण असते. अल्गोरिदम नमुने आणि नातेसंबंध जाणून घेण्यासाठी लेबल केलेल्या डेटाचा फायदा घेते आणि ते अधिक चांगले सामान्यीकरण करण्यासाठी लेबल न केलेल्या डेटाचा फायदा देखील घेते.
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण विशेषतः उपयुक्त आहे जेव्हा लेबल केलेला डेटा मिळवणे महाग किंवा वेळ घेणारे असते, परंतु लेबल न केलेला डेटा मुबलक असतो. कल्पना अशी आहे की अल्गोरिदम लेबल नसलेल्या डेटामध्ये असलेली माहिती मर्यादित लेबल केलेल्या डेटासह कार्यावर त्याचे कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी वापरू शकते.
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण अल्गोरिदम बहुतेक वेळा पर्यवेक्षी आणि पर्यवेक्षित अशा दोन्ही प्रकारच्या शिक्षणातून कल्पना एकत्रित करतात. उदाहरणार्थ, लेबल नसलेल्या डेटामधील अंतर्निहित रचना शोधण्यासाठी मॉडेल क्लस्टरिंग अल्गोरिदम वापरू शकते आणि नंतर लेबल केलेल्या डेटासह वर्गीकरण कार्यावर त्याचे कार्यप्रदर्शन वर्धित करण्यासाठी ही रचना वापरू शकते.

सारांश:

पर्यवेक्षित शिक्षण हे लेबल केलेल्या डेटावरून अंदाज किंवा वर्गीकरण करण्यासाठी शिकणे आहे.
पर्यवेक्षित नसलेले शिक्षण लेबल न केलेल्या डेटामध्ये नमुने आणि संरचना शोधण्यावर लक्ष केंद्रित करते.
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी लेबल केलेला आणि लेबल न केलेला दोन्ही डेटा एकत्र करते, विशेषत: लेबल केलेला डेटा दुर्मिळ असलेल्या प्रकरणांमध्ये.