పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మధ్య వ్యత్యాసం
విషయము
పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం అనేది అనుభవం మరియు పనితీరు కొలత నుండి నేర్చుకోవడం ద్వారా పనుల తరగతిని పరిష్కరించడంలో ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు. పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం ప్రధానంగా విభిన్నంగా ఉంటుంది, పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం ఇన్పుట్ నుండి అవసరమైన అవుట్పుట్కు మ్యాపింగ్ను కలిగి ఉంటుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం నిర్దిష్ట ఇన్పుట్ యొక్క ప్రతిస్పందనలో ఉత్పత్తిని ఉత్పత్తి చేయడాన్ని లక్ష్యంగా పెట్టుకోదు, బదులుగా అది డేటాలోని నమూనాలను కనుగొంటుంది.
ఈ పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పద్ధతులు కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు వంటి వివిధ అనువర్తనాలలో అమలు చేయబడతాయి, ఇది డేటా ప్రాసెసింగ్ వ్యవస్థలు, వీటిలో ఎక్కువ సంఖ్యలో అనుసంధానించబడిన ప్రాసెసింగ్ అంశాలు ఉన్నాయి.
-
- పోలిక చార్ట్
- నిర్వచనం
- కీ తేడాలు
- ముగింపు
పోలిక చార్ట్
| పోలిక కోసం ఆధారం | పర్యవేక్షించిన అభ్యాసం | పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం |
|---|---|---|
| ప్రాథమిక | లేబుల్ చేసిన డేటాతో వ్యవహరిస్తుంది. | లేబుల్ చేయని డేటాను నిర్వహిస్తుంది. |
| గణన సంక్లిష్టత | అధిక | తక్కువ |
| Analyzation | ఆఫ్లైన్ | రియల్-టైమ్ |
| ఖచ్చితత్వం | ఖచ్చితమైన ఫలితాలను ఇస్తుంది | మితమైన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది |
| ఉప డొమైన్ | వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ | క్లస్టరింగ్ మరియు అసోసియేషన్ రూల్ మైనింగ్ |
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం యొక్క నిర్వచనం
పర్యవేక్షణ నేర్చుకోవడం పద్దతిలో సిస్టమ్ లేదా మెషీన్ యొక్క శిక్షణ ఉంటుంది, ఇక్కడ శిక్షణను నిర్దేశించిన లక్ష్య నమూనా (అవుట్పుట్ నమూనా) తో పాటు ఒక పనిని నిర్వహించడానికి వ్యవస్థకు అందించబడుతుంది. సాధారణంగా పర్యవేక్షించడం అంటే పనులు, ప్రాజెక్ట్ మరియు కార్యకలాపాల అమలును గమనించడం మరియు మార్గనిర్దేశం చేయడం. కానీ, పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసాన్ని ఎక్కడ అమలు చేయవచ్చు? ప్రధానంగా, ఇది యంత్ర అభ్యాస రిగ్రెషన్ మరియు క్లస్టర్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో అమలు చేయబడుతుంది.
ఇప్పుడు, మేము ఒక మోడల్‌కు ఎలా శిక్షణ ఇస్తాము? భవిష్యత్ సంఘటనల అంచనాను సులభతరం చేయడానికి, పరిజ్ఞానాన్ని మోడల్‌తో లోడ్ చేయడంలో సహాయంతో మోడల్ మార్గనిర్దేశం చేయబడుతుంది. ఇది శిక్షణ కోసం లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్లను ఉపయోగిస్తుంది. కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు ఇన్పుట్ నమూనా నెట్‌వర్క్‌కు శిక్షణ ఇస్తుంది, ఇది అవుట్పుట్ నమూనాతో కూడా సంబంధం కలిగి ఉంటుంది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం యొక్క నిర్వచనం
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మోడల్ లక్ష్య ఉత్పత్తిని కలిగి ఉండదు, అంటే వ్యవస్థకు ఎటువంటి శిక్షణ ఇవ్వబడదు. ఇన్పుట్ నమూనాలలో నిర్మాణ లక్షణాల ప్రకారం నిర్ణయించడం మరియు అనుసరించడం ద్వారా వ్యవస్థ దాని స్వంతంగా నేర్చుకోవాలి. ఇది లేబుల్ చేయని డేటాపై తీర్మానాలను తీసుకునే యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసంతో పోలిస్తే మరింత క్లిష్టమైన అల్గారిథమ్‌లపై పనిచేస్తుంది ఎందుకంటే మాకు డేటా గురించి అరుదుగా లేదా సమాచారం లేదు. ఇది మనకు ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉద్దేశించిన యంత్రం లేదా వ్యవస్థ వలె తక్కువ నిర్వహించదగిన వాతావరణాన్ని సృష్టిస్తుంది. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం సమూహాలు, సమూహాలు, డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు వంటి సాంద్రతలను శోధించడం మరియు సాంద్రత అంచనా వేయడం.
- పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస సాంకేతికత వ్యవస్థకు అవుట్పుట్ డేటా నమూనాలు తెలిసిన లేబుల్ డేటాతో వ్యవహరిస్తుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం లేబుల్ చేయని డేటాతో పనిచేస్తుంది, దీనిలో అవుట్పుట్ కేవలం అవగాహనల సేకరణపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
- సంక్లిష్టత విషయానికి వస్తే పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పద్ధతి తక్కువ సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస పద్ధతి మరింత క్లిష్టంగా ఉంటుంది.
- పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం ఆఫ్లైన్ విశ్లేషణను కూడా నిర్వహించగలదు, అయితే పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం నిజ-సమయ విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తుంది.
- పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస సాంకేతికత యొక్క ఫలితం మరింత ఖచ్చితమైనది మరియు నమ్మదగినది. దీనికి విరుద్ధంగా, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మితమైన కానీ నమ్మదగిన ఫలితాలను ఇస్తుంది.
- వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పద్ధతి క్రింద పరిష్కరించబడిన సమస్యల రకాలు. దీనికి విరుద్ధంగా, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసంలో క్లస్టరింగ్ మరియు అసోసియేటివ్ రూల్ మైనింగ్ సమస్యలు ఉన్నాయి.
ముగింపు
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది వ్యవస్థలకు శిక్షణ, ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ నమూనాలను అందించడం ద్వారా ఒక పనిని సాధించే సాంకేతికత, అయితే పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం అనేది ఒక స్వీయ-అభ్యాస సాంకేతికత, దీనిలో వ్యవస్థ ఇన్పుట్ జనాభా యొక్క లక్షణాలను దాని స్వంతదాని ద్వారా కనుగొనవలసి ఉంటుంది మరియు ముందస్తు వర్గాలు లేవు ఉపయోగిస్తారు.
