మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో ప్రతి దృష్టాంతానికి స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నమూనాలను నేర్చుకునేందుకు మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలుగా దానిని అధిక మొత్తంలో డేటాకు బహిర్గతం చేయడం ఉంటుంది. శిక్షణ దశలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పునరావృతాల శ్రేణికి లోనవుతుంది, ఇక్కడ లోపాలను తగ్గించడానికి మరియు ఇచ్చిన పనిపై దాని పనితీరును మెరుగుపరచడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అనేది మోడల్ యొక్క అభ్యాస ప్రక్రియకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి అవసరమైన మానవ జోక్య స్థాయిని సూచిస్తుంది. ఉపయోగించిన యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్ రకం, పని యొక్క సంక్లిష్టత మరియు శిక్షణ కోసం అందించిన డేటా నాణ్యతపై ఆధారపడి పర్యవేక్షణ అవసరం మారవచ్చు.
లేబుల్ చేయబడిన డేటాపై మోడల్ శిక్షణ పొందిన ఒక రకమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ అయిన సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్లో, పర్యవేక్షణ అవసరం. లేబుల్ చేయబడిన డేటా అంటే ప్రతి ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ సరైన అవుట్పుట్తో జత చేయబడి, ఇన్పుట్లు మరియు అవుట్పుట్ల మధ్య మ్యాపింగ్ను తెలుసుకోవడానికి మోడల్ను అనుమతిస్తుంది. పర్యవేక్షించబడే శిక్షణ సమయంలో, శిక్షణ డేటాకు సరైన లేబుల్లను అందించడానికి, మోడల్ అంచనాలను మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు అభిప్రాయం ఆధారంగా మోడల్ పారామితులను సర్దుబాటు చేయడానికి మానవ పర్యవేక్షణ అవసరం.
ఉదాహరణకు, పర్యవేక్షించబడే ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్లో, పిల్లులు మరియు కుక్కల చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం లక్ష్యం అయితే, మానవ సూపర్వైజర్ ప్రతి చిత్రాన్ని పిల్లి లేదా కుక్కగా లేబుల్ చేయాలి. కొత్త, చూడని చిత్రాలపై అంచనాలను రూపొందించడానికి మోడల్ ఈ లేబుల్ చేయబడిన ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకుంటుంది. సూపర్వైజర్ మోడల్ అంచనాలను మూల్యాంకనం చేస్తారు మరియు దాని ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి అభిప్రాయాన్ని అందిస్తారు.
మరోవైపు, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు. ఈ అల్గారిథమ్లు స్పష్టమైన మార్గదర్శకత్వం లేకుండా ఇన్పుట్ డేటా నుండి నమూనాలు మరియు నిర్మాణాలను నేర్చుకుంటాయి. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం తరచుగా క్లస్టరింగ్, అనోమలీ డిటెక్షన్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ వంటి పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో, శిక్షణ సమయంలో మానవ పర్యవేక్షణ అవసరం లేకుండా యంత్రం స్వతంత్రంగా నేర్చుకోగలదు.
సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది హైబ్రిడ్ విధానం, ఇది పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం రెండింటినీ మిళితం చేస్తుంది. ఈ విధానంలో, మోడల్ లేబుల్ చేయబడిన మరియు లేబుల్ చేయని డేటా కలయికపై శిక్షణ పొందుతుంది. లేబుల్ చేయబడిన డేటా లెర్నింగ్ ప్రాసెస్కు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి కొంత పర్యవేక్షణను అందిస్తుంది, అయితే లేబుల్ చేయని డేటా మోడల్ను డేటాలోని అదనపు నమూనాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనడానికి అనుమతిస్తుంది.
రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క మరొక ఉదాహరణ, ఇక్కడ ఏజెంట్ పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేయడం ద్వారా వరుస నిర్ణయాలు తీసుకోవడం నేర్చుకుంటారు. ఉపబల అభ్యాసంలో, ఏజెంట్ తన చర్యల ఆధారంగా రివార్డ్లు లేదా పెనాల్టీల రూపంలో అభిప్రాయాన్ని అందుకుంటారు. ఏజెంట్ ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా కాలక్రమేణా దాని సంచిత రివార్డ్ను పెంచుకోవడం నేర్చుకుంటారు. సాంప్రదాయిక కోణంలో ఉపబల అభ్యాసానికి స్పష్టమైన పర్యవేక్షణ అవసరం లేనప్పటికీ, రివార్డ్ నిర్మాణాన్ని రూపొందించడానికి, అభ్యాస లక్ష్యాలను సెట్ చేయడానికి లేదా అభ్యాస ప్రక్రియను చక్కగా మార్చడానికి మానవ పర్యవేక్షణ అవసరం కావచ్చు.
యంత్ర అభ్యాస శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరం అనేది ఉపయోగించిన అభ్యాస నమూనా, లేబుల్ చేయబడిన డేటా లభ్యత మరియు టాస్క్ యొక్క సంక్లిష్టతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసానికి లేబుల్ చేయబడిన డేటాను అందించడానికి మరియు మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి మానవ పర్యవేక్షణ అవసరం. లేబుల్ లేని డేటా నుండి మోడల్ స్వతంత్రంగా నేర్చుకుంటుంది కాబట్టి, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసానికి పర్యవేక్షణ అవసరం లేదు. సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం యొక్క అంశాలను మిళితం చేస్తుంది, అయితే ఉపబల అభ్యాసంలో పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య ద్వారా నేర్చుకోవడం ఉంటుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- 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?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
- TensorFlow అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి