क्या सुदृढीकरण सीखना पर्यवेक्षित है या बिना पर्यवेक्षित? हालाँकि यह तकनीकी प्रश्न महत्वपूर्ण है, आइए अपना ध्यान व्यावसायिक लेंस पर केंद्रित करें। सुदृढीकरण शिक्षण (आरएल) में निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बदलने और उद्योगों में रणनीतियों को अनुकूलित करने की अपार संभावनाएं हैं।
कंप्यूटर, स्मार्टफोन और विभिन्न प्रौद्योगिकियों द्वारा उत्पादित डेटा की विशाल मात्रा चुनौतीपूर्ण हो सकती है, खासकर उन लोगों के लिए जो इसके निहितार्थों के बारे में अनिश्चित हैं। इस डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, शोधकर्ता और प्रोग्रामर उपयोगकर्ता अनुभवों को बढ़ाने के लिए अक्सर मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।
डेटा वैज्ञानिकों के लिए पर्यवेक्षित, अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों को शामिल करने वाली परिष्कृत पद्धतियाँ प्रतिदिन उभर रही हैं। इस लेख का उद्देश्य पर्यवेक्षित, अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण शिक्षण का संक्षेप में वर्णन करना, उनके भेदों को उजागर करना और प्रमुख कंपनियों द्वारा उनके अनुप्रयोगों को चित्रित करना है।
क्या सुदृढीकरण सीखना पर्यवेक्षित है या बिना पर्यवेक्षित?
सुदृढीकरण सीखने की दुनिया में अपना रास्ता खुद बनाता है यंत्र अधिगम, पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण दोनों से अलग। लेकिन पहले आइए जानें कि पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण क्या हैं।
पर्यवेक्षित शिक्षण क्या है?
पर्यवेक्षित शिक्षण एक मशीन लर्निंग तकनीक है जहां एक मॉडल को लेबल किए गए डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। इसका मतलब है कि डेटा में इनपुट उदाहरण और उनके संबंधित वांछित आउटपुट (लेबल) दोनों शामिल हैं। मॉडल का लक्ष्य इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध को सीखना है, ताकि यह नए, अनदेखे डेटा के आउटपुट की सटीक भविष्यवाणी कर सके।
इसे ऐसे समझें जैसे एक छात्र शिक्षक के साथ सीख रहा है। लेबल किया गया डेटासेट समाधान के साथ अभ्यास समस्याओं की तरह है। छात्र (मॉडल) इन उदाहरणों का अध्ययन करता है और शिक्षक (एल्गोरिदम) सीखने की प्रक्रिया का मार्गदर्शन करता है। लक्ष्य यह है कि छात्र समान समस्याओं को स्वतंत्र रूप से हल करना सीखें।
महत्वपूर्ण अवधारणाएं:
- लेबल किया गया डेटा: पर्यवेक्षित शिक्षण का हृदय. प्रत्येक डेटा बिंदु में एक इनपुट (विशेषताएं) और उसके अनुरूप सही आउटपुट (लेबल) होता है।
- प्रशिक्षण: मॉडल को लेबल किया गया डेटा खिलाया जाता है। यह इनपुट और आउटपुट के बीच पैटर्न और सहसंबंधों का विश्लेषण करता है।
- सीखने का कार्य: मॉडल एक गणितीय फ़ंक्शन विकसित करता है जो इनपुट को आउटपुट में यथासंभव सटीक रूप से मैप करता है।
- भविष्यवाणी: एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल नए इनपुट ले सकता है और उनके अनुरूप आउटपुट की भविष्यवाणी कर सकता है।
बिना पर्यवेक्षित शिक्षण क्या है?
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जहां मॉडल को बिना लेबल वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। इसका मतलब यह है कि डेटा में केवल इनपुट शामिल हैं, कोई संबंधित लक्ष्य आउटपुट नहीं है। मॉडल का लक्ष्य डेटा के भीतर छिपे हुए पैटर्न, संरचनाओं या संबंधों की खोज करना है।
इसे ऐसे समझें जैसे कोई बच्चा बिना किसी विशेष निर्देश के नए वातावरण की खोज कर रहा हो। बच्चा पैटर्न देखकर, समान वस्तुओं को समूहित करके और रिश्तों को समझकर सीखता है, बिना किसी को सीधे बताए कि चीजों को क्या कहा जाता है।
महत्वपूर्ण अवधारणाएं:
- लेबल रहित डेटा: बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में सीखने के लिए पूर्व-परिभाषित उत्तर नहीं होते हैं।
- पैटर्न की खोज: मॉडल समानताएं, अंतर और अंतर्निहित संरचनाओं को खोजने के लिए डेटा का विश्लेषण करता है।
- कोई स्पष्ट मार्गदर्शन नहीं: कोई भी "शिक्षक" मॉडल को सही नहीं करता। यह आत्म-खोज के माध्यम से सीखता है।
सुदृढीकरण सीखना क्या है?
सुदृढीकरण सीखना एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां एक एजेंट पर्यावरण के साथ बातचीत करके परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है। एजेंट विभिन्न कार्रवाइयों की कोशिश करता है, अपने कार्यों के आधार पर पुरस्कार या दंड प्राप्त करता है, और समय के साथ कुल इनाम को अधिकतम करने के लिए अपनी रणनीति को समायोजित करता है।
एक कुत्ते को प्रशिक्षित करने की कल्पना करें। आप कुत्ते को स्पष्ट रूप से नहीं बताते कि कैसे बैठना है। इसके बजाय, जब वह बैठने के लिए प्रेरित करने वाले कार्य करता है तो आप उसे पुरस्कार (उपहार) देते हैं। समय के साथ, कुत्ता बैठने को पुरस्कारों से जोड़ना सीख जाता है
महत्वपूर्ण अवधारणाएं:
- एजेंट: निर्णय-निर्माता, वह इकाई जो सीखती है।
- वातावरण: वह सिस्टम जिसके साथ एजेंट इंटरैक्ट करता है।
- Estado: अपने परिवेश में एजेंट की वर्तमान स्थिति।
- क्रिया: एजेंट अपने परिवेश में क्या कर सकता है.
- पुरस्कार: एजेंट को उसके कार्यों के लिए सकारात्मक या नकारात्मक प्रतिक्रिया संकेत प्राप्त होते हैं।
- नीति: वह रणनीति जिसका उपयोग एजेंट यह निर्धारित करने के लिए करता है कि किसी दिए गए राज्य में क्या कार्रवाई करनी है।
कौन सी मशीन लर्निंग तकनीक चुनें?
ऐसी कोई एक "सर्वश्रेष्ठ" मशीन लर्निंग तकनीक नहीं है जो सार्वभौमिक रूप से अन्य सभी से बेहतर प्रदर्शन करती हो। सर्वोत्तम तकनीक पूरी तरह से इन कारकों पर निर्भर करती है:
- समस्या: आप कौन सा कार्य हल करने का प्रयास कर रहे हैं?
- वर्गीकरण (जैसे, ईमेल स्पैम फ़िल्टरिंग)?
- प्रतिगमन (जैसे, आवास की कीमतों की भविष्यवाणी)?
- क्लस्टरिंग (उदाहरण के लिए, ग्राहकों का समूह बनाना)
- विसंगति का पता लगाना (जैसे, धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करना)?
- डेटा का प्रकार:
- क्या आपका डेटा लेबल किया गया है या लेबल रहित है?
- आपका डेटासेट कितना बड़ा है?
- क्या डेटा संरचित है (जैसे, संख्याएँ, श्रेणियाँ) या असंरचित (जैसे, चित्र, पाठ)?
- वांछित प्रदर्शन:
- क्या आप गति या उच्च सटीकता को प्राथमिकता देते हैं?
- मॉडल का आसानी से व्याख्या योग्य होना (यह समझना कि यह निर्णय कैसे लेता है) कितना महत्वपूर्ण है?
यदि आपके पास लेबल किए गए उदाहरणों (इनपुट डेटा और उनके संबंधित सही आउटपुट) वाला डेटासेट है तो पर्यवेक्षित शिक्षण चुनें। लोकप्रिय तकनीकों में लीनियर रिग्रेशन (निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी के लिए), लॉजिस्टिक रिग्रेशन (वर्गीकरण के लिए), डिसीजन ट्रीज़ (नियम-आधारित मॉडल बनाने के लिए), एसवीएम (डेटा वर्गों के बीच सीमाएं खोजने के लिए), और न्यूरल नेटवर्क (जटिल पैटर्न पहचान के लिए) शामिल हैं।
जब आपके मन में कोई पूर्वनिर्धारित परिणाम न हो तो बिना पर्यवेक्षित शिक्षण आपके डेटासेट की खोज करने, छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने, या समान डेटा बिंदुओं को समूहीकृत करने के लिए एकदम सही है। लोकप्रिय तकनीकों में के-मीन्स क्लस्टरिंग (समानता के आधार पर डेटा को समूहीकृत करना), प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) (डेटा जटिलता को कम करना), और ऑटोएन्कोडर्स (डेटा के कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व को खोजने के लिए) शामिल हैं।
सुदृढीकरण सीखना खेल या रोबोटिक्स जैसे दीर्घकालिक पुरस्कारों के साथ निर्णय लेने पर केंद्रित समस्याओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। सुदृढीकरण सीखने में, एक एजेंट एक वातावरण के साथ बातचीत करता है, पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करता है, और समय के साथ पुरस्कारों को अधिकतम करने के लिए इष्टतम रणनीति सीखता है।
छवि क्रेडिट: केरेम गुलेन/मिडजॉर्नी
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- स्रोत: https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/
