పర్యవేక్షించబడిన, పర్యవేక్షించబడని మరియు ఉపబల అభ్యాసం అనేది యంత్ర అభ్యాస రంగంలో మూడు విభిన్న విధానాలు. ప్రతి విధానం వివిధ రకాల సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు నిర్దిష్ట లక్ష్యాలను సాధించడానికి వివిధ పద్ధతులు మరియు అల్గారిథమ్లను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధానాల మధ్య వ్యత్యాసాలను అన్వేషిద్దాం మరియు వాటి లక్షణాలు మరియు అనువర్తనాల గురించి సమగ్ర వివరణను అందిద్దాం.
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది ఒక రకమైన యంత్ర అభ్యాసం, ఇక్కడ అల్గోరిథం లేబుల్ చేయబడిన డేటా నుండి నేర్చుకుంటుంది. లేబుల్ చేయబడిన డేటా వాటి సంబంధిత సరైన అవుట్పుట్ లేదా లక్ష్య విలువతో జత చేయబడిన ఇన్పుట్ ఉదాహరణలను కలిగి ఉంటుంది. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం యొక్క లక్ష్యం కొత్త, కనిపించని ఇన్పుట్ల కోసం అవుట్పుట్ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగల మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం. లెర్నింగ్ అల్గోరిథం ఇన్పుట్ ఫీచర్లు మరియు అవుట్పుట్ లేబుల్ల మధ్య నమూనాలు మరియు సంబంధాలను ఊహించడానికి లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది కొత్త, లేబుల్ చేయని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి ఈ జ్ఞానాన్ని సాధారణీకరిస్తుంది. వర్గీకరణ మరియు తిరోగమనం వంటి పనులలో పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
ఉదాహరణకు, వర్గీకరణ సమస్యలో, ప్రతి డేటా పాయింట్ నిర్దిష్ట తరగతితో లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్లో అల్గోరిథం శిక్షణ పొందుతుంది. లేబుల్ చేయబడిన ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా కొత్త, కనిపించని డేటా పాయింట్లను ముందే నిర్వచించిన తరగతులలో ఒకటిగా వర్గీకరించడం అల్గారిథమ్ నేర్చుకుంటుంది. రిగ్రెషన్ సమస్యలో, ఇన్పుట్ లక్షణాల ఆధారంగా నిరంతర సంఖ్యా విలువను అంచనా వేయడం అల్గారిథమ్ నేర్చుకుంటుంది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, మరోవైపు, లేబుల్ చేయని డేటాతో వ్యవహరిస్తుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం యొక్క లక్ష్యం అవుట్పుట్ లేబుల్ల గురించి ఎటువంటి ముందస్తు జ్ఞానం లేకుండా డేటాలోని దాచిన నమూనాలు, నిర్మాణాలు లేదా సంబంధాలను కనుగొనడం. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం వలె కాకుండా, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గారిథమ్లు అభ్యాస ప్రక్రియకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి స్పష్టమైన లక్ష్య విలువలను కలిగి ఉండవు. బదులుగా, వారు డేటాలో అర్ధవంతమైన ప్రాతినిధ్యాలు లేదా క్లస్టర్లను కనుగొనడంపై దృష్టి పెడతారు. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం సాధారణంగా క్లస్టరింగ్, డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ మరియు అనోమలీ డిటెక్షన్ వంటి పనులలో ఉపయోగించబడుతుంది.
క్లస్టరింగ్ అనేది పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసానికి సంబంధించిన ఒక ప్రసిద్ధ అప్లికేషన్, ఇక్కడ అల్గోరిథం ఒకే విధమైన డేటా పాయింట్లను వాటి అంతర్గత లక్షణాల ఆధారంగా సమూహపరుస్తుంది. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్లో, వారి కొనుగోలు ప్రవర్తన లేదా జనాభా సమాచారం ఆధారంగా వినియోగదారుల యొక్క విభిన్న సమూహాలను గుర్తించడానికి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గోరిథం ఉపయోగించబడుతుంది.
రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక భిన్నమైన ఉదాహరణ, ఇక్కడ ఏజెంట్ సంచిత రివార్డ్ సిగ్నల్ను పెంచడానికి పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేయడం నేర్చుకుంటారు. రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్లో, చర్యలు తీసుకోవడం, పర్యావరణ స్థితిని గమనించడం మరియు రివార్డ్లు లేదా పెనాల్టీల రూపంలో అభిప్రాయాన్ని స్వీకరించడం ద్వారా అల్గారిథమ్ ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ ప్రక్రియ ద్వారా నేర్చుకుంటుంది. దీర్ఘకాలిక రివార్డ్ను పెంచే సరైన విధానాన్ని లేదా చర్యల సమితిని కనుగొనడమే లక్ష్యం. ఉపబల అభ్యాసం సాధారణంగా గేమ్ ప్లేయింగ్, రోబోటిక్స్ మరియు అటానమస్ సిస్టమ్స్ వంటి పనులలో ఉపయోగించబడుతుంది.
ఉదాహరణకు, చదరంగం ఆటలో, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ఏజెంట్ వివిధ ఎత్తుగడలను అన్వేషించడం, ప్రతి కదలిక ఫలితం ఆధారంగా రివార్డ్లు లేదా పెనాల్టీలను పొందడం మరియు గెలిచే అవకాశాలను పెంచుకోవడానికి తన వ్యూహాన్ని సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా ఆడటం నేర్చుకోవచ్చు.
ప్రిడిక్షన్ టాస్క్ల కోసం మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగిస్తుంది, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం లేబుల్ చేయని డేటాలో నమూనాలు మరియు నిర్మాణాలను కనుగొంటుంది మరియు రివార్డ్ సిగ్నల్ను పెంచడానికి పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య ద్వారా ఉపబల అభ్యాసం నేర్చుకుంటుంది. ప్రతి విధానం దాని స్వంత బలాలు మరియు బలహీనతలను కలిగి ఉంటుంది మరియు వివిధ రకాల సమస్యలు మరియు అనువర్తనాలకు సరిపోతుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి