Supervised Learning क्या है, Supervised Learning In Hindi हेलो दोस्तों इस पोस्ट में आप जानेंगे Supervised Learning क्या है, What Is Supervised Learning In Hindi.सुपरवाईजड लर्निंग Machine Learning के तीन प्रकारों में से एक है, जिसमे मशीन को Labeled Dataद्वारा Trained कराया जाता है। Labeled Data यानि ऐसा डाटा जो मशीन को Trained करने के लिए तैयार किया गया हो, यह एक प्रकार का Sample होता है, जिसमे डाटा का Output पहले से ही निर्धारित रहता है, यानि मशीन को दिए जा रहे सैंपल डाटा में सवालों के साथ-साथ उनके कुछ सही जवाब भी Tagged रहते हैं, ताकि मशीन उस डाटा की पहचान कर सके।
(इसे आप बिलकुल इस प्रकार समझ सकते हैं जैसे किसी छोटे बच्चे को चीजे दिखा कर या नाम लेकर उनके बारे में बताया जा रहा हो, ताकि धीरे-धीरे समय के साथ बच्चा उन्हें पहचानने लगे।)
इसके बाद Trained मशीनो को नया Input दिया जाता है, और इस नए Input डाटा में किसी प्रकार की Tagging नहीं होती, यानि यहाँ पर मशीन अपने पिछले अनुभव यानि ट्रेनिंग डाटा को Analyse करती है और उसी के अनुसार अपना Output देती है।
मशीन का आउटपुट पूरी तरह से ट्रेनिंग डाटा की गुणवत्ता पर निर्भर करता है, यानि अगर मशीन को ट्रेनिंग के दौरान उच्च गुणवत्ता के डाटा द्वारा ट्रेनिंग दी जाती है, तो मशीन की Output Accuracy बढ़ जाती है।
यदि एक वाक्य में कहा जाए तो Supervised Learning एक प्रक्रिया है, जिसके अन्तर्गत मशीन को Labelled Data द्वारा Trained किया जाता है, ताकि मशीन की Accuracy बढ़ाई जा सके और भविष्य में वह बिना मानवीय हस्तक्षेप के यानि Individually किसी नए डाटा को Analyse कर सही Predictions कर सके।
Supervised Machine Learning Example In Hindi
अब जब आपको जानकारी हो गई है की Supervised Machine Learning क्या होती है, तो चलिए इसे एक उदाहरण द्वारा भी समझ लेते हैं, ताकि यह कॉनसेप्ट पूरी तरह से आपको समझ में आ जाए।
मान लीजिये आपकी 2 साल की भतीजी है जो अभी बोलना सीख रही है, और आप उसे चीजों को पहचानना सीखा रहें हों जैसे, ये Apple है और ये Banana है, या कुछ और जैसे ये Dog है और ये Cat है, तो बच्चों को यह सब समझाने या बताने के लिए आप किसी फोटो या वीडियो का उपयोग करेंगे या फिर असल में यह सब उस बच्चे को दिखाएँगे।
तो ऐसे में आप बच्चे को कुछ इस प्रकार की चीजें सीखाएंगे जैसे की
- Dog और CAT दोनों के चार पैर हैं।
- CAT मियांऊ करती है और Dog भोंकता है।
- Dog छोटे और बड़े दोनों आकार में होते हैं और CAT छोटी होती है।
तो बच्चा आपकी बताई बातों को ध्यान से सुनता है और अपने दिमाग में उन चीजों की एक छवि बना लेता है, और बार-बार बताने के बात वह चीजों को पहचानने लगता है।
इसी प्रकार Supervised Learning भी है जहाँ पर हम यानि इंसान Parents की भूमिका में होते हैं और मशीन बच्चे की, जिसे पहले हम चीजों को पहचानना सीखाते हैं, और धीरे-धीरे मशीन अनुभवी बनती जाती है और एक समय के बाद वह खुद से चीजों को समझने लगती है और विभिन्न प्रकार के Data Analysis थता Predictions में काम आती है।
Types Of Supervised Learning Techniques In Hindi
सुपरवाईसड़ लर्निंग के दो Algorithms हैं, medically supervised weight loss यानि सुपरवाईसड़ लर्निंग में डाटा का एनालिसिस करने के लिए इन दो तकनीकों का उपयोग किया जाता है, Regression थता Classification और इन दोनों ही अल्गोरिथम का उयपोग Prediction के लिए किया जाता है।
Classification अल्गोरिथम द्वारा Datasets को श्रेणियों में बांटा जाता है, यहाँ पर अलग-अलग मापदंडों के आधार पर Datasets को वर्गों में बाँट दिया जाता है, उदाहरण के तोर पर जैसे Gmail अपने मेल डाटा को श्रेणियों में बाँट देता है,(Email, SPAM,Advertisement, Promotion) इत्यादि, तो यदि आपको डाटा का Output श्रेणियों में चाहिए तो वहां पर Classification अल्गोरिथम का उयपोग किया जाएगा।
Regression अल्गोरिथम supervised visitation reasons का supervised visitation reasons उपयोग Continuous Value को Predict करने के supervised visitation reasons लिए किया जाता है। यह एक प्रकार की तकनीक है,जिसमे पिछले अनुभव यानि डाटा के आधार पर आगे की भविष्यवाणी की जाती है। उदाहरण के तोर पर यदि किसी कंपनी को अपने अगले 5 साल बाद के Profit का अन्दाज़ा लगाना हो, तो यहाँ पर Regression Algorithm का उपयोग किया जाएगा जिसमे अल्गोरिथम कंपनी के पिछले 5 से 7 साल के प्रॉफिट का Analysis करेगा और उसी अनुसार अपनी भविष्यवाणी देगा।
निष्कर्ष
तो दोस्तों आपने पढ़ा Supervised Learning मशीन लर्निंग का ही एक प्रकार है, इसे आप एक प्रक्रिया भी कह सकते हैं supervised visitation network जिसके द्वारा मशीन को Trained किया जाता है, ताकि मशीन को ऑटोमेटेड बनाया जा सके और Predictions किये जा सके और उसी अनुसार उचित कदम भी उठाए जा सकें।
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