పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం అనేది రెండు ప్రాథమిక రకాల మెషీన్ లెర్నింగ్ నమూనాలు, ఇవి డేటా యొక్క స్వభావం మరియు చేతిలో ఉన్న పని యొక్క లక్ష్యాల ఆధారంగా విభిన్న ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి. సమర్థవంతమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడంలో పర్యవేక్షించబడే శిక్షణ మరియు పర్యవేక్షించబడని శిక్షణను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. ఈ రెండు విధానాల మధ్య ఎంపిక అనేది లేబుల్ చేయబడిన డేటా లభ్యత, కావలసిన ఫలితం మరియు డేటాసెట్ యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది ఒక రకమైన మెషీన్ లెర్నింగ్, ఇక్కడ మోడల్ లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందుతుంది. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో, శిక్షణా ఉదాహరణలతో అందించడం ద్వారా సరైన అవుట్పుట్కు ఇన్పుట్ డేటాను మ్యాప్ చేయడం అల్గారిథమ్ నేర్చుకుంటుంది. ఈ శిక్షణ ఉదాహరణలు ఇన్పుట్-అవుట్పుట్ జతలను కలిగి ఉంటాయి, ఇక్కడ ఇన్పుట్ డేటా సంబంధిత సరైన అవుట్పుట్ లేదా లక్ష్య విలువతో ఉంటుంది. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం యొక్క లక్ష్యం ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ నుండి అవుట్పుట్ వేరియబుల్స్కు మ్యాపింగ్ ఫంక్షన్ను నేర్చుకోవడం, ఇది కనిపించని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
కావలసిన అవుట్పుట్ తెలిసినప్పుడు పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని నేర్చుకోవడమే లక్ష్యం. ఇది సాధారణంగా వర్గీకరణ వంటి పనులలో వర్తించబడుతుంది, ఇక్కడ లక్ష్యం కొత్త ఉదాహరణల తరగతి లేబుల్లను అంచనా వేయడం మరియు రిగ్రెషన్, ఇక్కడ లక్ష్యం నిరంతర విలువను అంచనా వేయడం. ఉదాహరణకు, పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస దృష్టాంతంలో, ఇమెయిల్లోని కంటెంట్ మరియు మునుపటి ఇమెయిల్ల లేబుల్ చేయబడిన స్పామ్/స్పామ్ కాని స్థితి ఆధారంగా ఇమెయిల్ స్పామ్ కాదా లేదా అని అంచనా వేయడానికి మీరు ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు.
మరోవైపు, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం అనేది ఒక రకమైన యంత్ర అభ్యాసం, ఇక్కడ మోడల్ లేబుల్ చేయని డేటాసెట్లో శిక్షణ పొందుతుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో, అల్గోరిథం సరైన అవుట్పుట్పై స్పష్టమైన అభిప్రాయం లేకుండా ఇన్పుట్ డేటా నుండి నమూనాలు మరియు నిర్మాణాలను నేర్చుకుంటుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం యొక్క లక్ష్యం డేటా యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని అన్వేషించడం, దాచిన నమూనాలను కనుగొనడం మరియు లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేకుండా అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులను సేకరించడం.
డేటాను అన్వేషించడం, దాచిన నమూనాలను కనుగొనడం మరియు సారూప్య డేటా పాయింట్లను సమూహపరచడం లక్ష్యంగా ఉన్నప్పుడు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది తరచుగా క్లస్టరింగ్ వంటి పనులలో వర్తించబడుతుంది, ఇక్కడ లక్ష్యం సారూప్య డేటా పాయింట్లను వాటి లక్షణాల ఆధారంగా క్లస్టర్లుగా సమూహపరచడం మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు, ఇక్కడ లక్ష్యం డేటాలోని ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని భద్రపరిచేటప్పుడు లక్షణాల సంఖ్యను తగ్గించడం. ఉదాహరణకు, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస దృష్టాంతంలో, మీరు కస్టమర్ సెగ్మెంట్ల గురించి ఎటువంటి ముందస్తు అవగాహన లేకుండా వారి కొనుగోలు ప్రవర్తన ఆధారంగా సమూహ కస్టమర్లకు క్లస్టరింగ్ను ఉపయోగించవచ్చు.
పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాల మధ్య ఎంపిక అనేక అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మీరు లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ను కలిగి ఉంటే మరియు నిర్దిష్ట ఫలితాలను అంచనా వేయాలనుకుంటే, పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం సరైన ఎంపిక. మరోవైపు, మీరు లేబుల్ చేయని డేటాసెట్ను కలిగి ఉంటే మరియు డేటా నిర్మాణాన్ని అన్వేషించాలనుకుంటే లేదా దాచిన నమూనాలను కనుగొనాలనుకుంటే, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరింత అనుకూలంగా ఉంటుంది. కొన్ని సందర్భాల్లో, సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అని పిలువబడే పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని రెండు పద్ధతుల కలయికను రెండు విధానాల ప్రయోజనాలను ప్రభావితం చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్లో పర్యవేక్షించబడే శిక్షణ మరియు పర్యవేక్షించబడని శిక్షణను ఉపయోగించాలనే నిర్ణయం లేబుల్ చేయబడిన డేటా లభ్యత, పని యొక్క స్వభావం మరియు కావలసిన ఫలితంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. సమర్థవంతమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాల మధ్య తేడాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం, ఇవి అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులను సేకరించగలవు మరియు డేటా నుండి ఖచ్చితమైన అంచనాలను చేయగలవు.
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