सुपरवाइज्ड लर्निंग क्या है? | What is Supervised Learning in Hindi
सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning) मशीन लर्निंग के एक महत्वपूर्ण शाखा है जिसमें कंप्यूटर सिखता है कि कैसे डेटा के Pattern और नियमों को समझें और automatically निर्णय लें। इस प्रकार की लर्निंग में, हम कंप्यूटर को दिए गए Data Sets के साथ उन डेटा points को जोड़कर Output को समझाते हैं, ताकि यह सीख सके कि जब नई डेटा आए, तो उसके आधार पर Output कैसे देना है। इस प्रकार की लर्निंग में हमारे पास “गुरु” होता है, जो हमें सही और गलत के बीच का फर्क समझाता है, और हमें Specified Output को predict करने के लिए मदद करता है।
सुपरवाइज्ड लर्निंग के फायदे | Advantage of supervised learning in Hindi
- Supervised learning मॉडल्स को अच्छी तरह से trained किया जा सकता है, जो उन्हें high performance की संभावना देता है।
- यह तकनीक डेटा को व्यक्तिगतीकरण (personalization) करने की स्वीकृति देता है, ताकि मॉडल विशेष गुणों को सीख सके और users की आवश्यकताओं को पूरा कर सके।
- supervised learning मॉडल्स को नई डेटा sets पर आसानी से customized किया जा सकता है, जो नई और अनुपस्थित समस्याओं का समाधान कर सकते हैं।
सुपरवाइज्ड लर्निंग कैसे काम करता है | How does Supervised learning work in Hindi?
- Data Collection: supervised learning की शुरुआत डेटा storage के साथ होती है। यहां, हमें डेटा सेट को तैयार करना होता है, जिसमें हमारे पास इनपुट फीचर्स और उनके संबंधित आउटपुट labels होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हम fruits की पहचान करने का मिशन कर रहे हैं, तो हमारे पास fruits के विभिन्न प्रकार के आउटपुट labels और उनके विशेष विशेषताएँ हो सकती हैं।
- Training and Learning: predicted डेटा सेट का उपयोग करके कंप्यूटर को सिखाया जाता है कि कैसे इनपुट features के साथ सही आउटपुट labels को जोड़ना है। इसके दौरान, कंप्यूटर pattern और Relationships को समझता है जो Input और Output के बीच हैं, और एक मॉडल बनाता है जो Input के आधार पर Output का अनुमान लगा सकता है।
- Model Building: Training phase के बाद, कंप्यूटर एक मॉडल बनाता है जिसका उपयोग अज्ञात(unknown) डेटा के लिए आउटपुट की Calculation करने के लिए किया जा सकता है।
- Model Validation: मॉडल को predicted डेटा सेट का उपयोग करके प्रमाणित किया जाता है ताकि यह सही और गलत के बीच का फर्क समझ सके और नई डेटा के लिए सही Output प्रदान कर सके।
- Prediction and Inference: एक बार Model को प्रमाणित किया जाता है, तो इसका उपयोग unknown Data के लिए अनुमान और predict लगाने के लिए किया जा सकता है।
सुपरवाइज्ड लर्निंग के उपयोग | Uses of Supervised Learning in Hindi
सुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है:
- ऑनलाइन रिटेलर्स (online retailers ) और Marketing Organization अपने ग्राहकों के विनिमय (Exchange) और प्राथमिकता के आधार पर Marketing Prediction बनाने के लिए Supervised Learning का उपयोग करते हैं।
- Supervised Learning का उपयोग policy formulation और financial analysis में भी किया जाता है ताकि सही निर्णय लिया जा सके।
- आजकल के आवाज प्रमाणिकरण(authentication) और भाषा समझने के सिस्टम Supervised Learning का उपयोग करते हैं, जैसे कि आवाज सहायता, text अनुभव और language अनुभव।
- चिकित्सा और Biomedical Research में भी Supervised Learning का उपयोग रोग Prediction, बीमारियों की पहचान और उपचार के लिए किया जाता है।
सुपरवाइज्ड लर्निंग का वास्तविक जीवन में उदाहरण: बैंक क्रेडिट स्कोरिंग(Bank credit scoring)
आइए हम देखें कि Supervised Learning कैसे bank credit scoring में उपयोग होता है, जिसका हिंदी में “क्रेडिट स्कोरिंग” कहा जाता है।
परिस्थिति:
जब आप एक बैंक से Loan के लिए आवेदन करते हैं, तो बैंक को यह जानने की जरूरत होती है कि क्या आप ऋण(Loan) की वापसी कर पाएंगे या नहीं। इसके लिए bank credit scoring का उपयोग करता है, जिससे आपकी financial credit और Credit History का मूल्यांकन किया जा सकता है।
सुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग इस परिस्थिति में
- data collection: बैंक supervised learning का उपयोग करके अपने ग्राहकों के financial डेटा को Store करता है। यह डेटा आपकी age , Expense , ऋण का इतिहास, और क्रेडिट कार्ड की उपयोग आदि के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
- Labeling Data: बैंक इस डेटा को लेबल करता है, जैसे कि “go credit ” और “Bad Credit” आदि, जो दर्शाते हैं कि किस ग्राहक का financial स्थिति सुरक्षित है और किसका नहीं।
- Training: फिर, सुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल को इस लेबल डेटा के साथ Train किया जाता है। मॉडल का उद्देश्य होता है कि यह सीखे कि किस तरह के financial pattern और संकेत एक अच्छे क्रेडिट स्कोर के साथ जुड़े होते हैं।
- Calculation: एक ग्राहक ऋण के लिए आवेदन करता है, तो उनके financial डेटा का उपयोग करके मॉडल एक Credit Score calculate करता है।
- Loan : आगर Loan की अवधारणा अच्छी होती है (क्रेडिट स्कोर उच्च होता है), तो बैंक Loan की मंजूरी दे सकता है। यदि Credit Score कम होता है, तो Loan की मंजूरी देने की संभावना कम होती है।
Supervised Learning Algorithms वह कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में एक प्रकार की मशीन लर्निंग होती है जिसमें हम कंप्यूटर को Train करते हैं ताकि वह हमारे द्वारा प्रदान किए गए डेटा के आधार पर सीख सके। इसमें हम Data Sets को उपयोग करते हैं जो एक सही Output के साथ Labels किए जाते हैं और कंप्यूटर को इन Labels को सीखने के लिए उपयोग करना होता है।
सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम्स | Supervised learning algorithms in Hindi
यहां कुछ सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम्स के प्रमुख नाम हैं:
- Linear Regression: यह एक Output को Prediction करने के लिए उपयोग होता है, जैसे कि किसी cash current account के ब्याज द्वारा उत्पन्न सालाना लाभ का पूर्वानुमान करना।
- Logistic Regression: इसका उपयोग Data Classification के लिए किया जाता है, जैसे कि एक ईमेल के Spam या non – Spam होने की प्रायोगिकता का निर्धारण करने के लिए।
- Decision Tree: इस Algorithm का उपयोग Classification और निर्धारण कार्यों के लिए किया जाता है, जैसे कि customers के खरीदी करने की प्राथमिकता का निर्धारण करने के लिए।
- Neural Network: यह एक बड़े Data Sets को Process करने और विभिन्न प्रकार के निर्धारण कार्यों के लिए उपयोग होता है, जैसे कि चित्र पहचान और उद्देश्य विश्लेषण।
- K-Nearest Neighbors Classification: यह डेटा बिंदुओं को उनके पड़ते के आस-पास के समान बिंदुओं के साथ क्लासिफाई करने के लिए उपयोग होता है।
इन Algorithms का उपयोग विभिन्न Domain में Data analysis, marketing कार्यों के लिए किया जा सकता है, जो Data Scientist और मशीन लर्निंग Exports के लिए महत्वपूर्ण हैं।
सुपरवाइज्ड लर्निंग की चुनौतियाँ | Challenges of supervised learning in Hindi
- Supervised Learning मॉडल को सही ढंग से तैयार करने के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता हो सकती है।
- Supervised Learning मॉडल्स की Training देने में बहुत सारा समय लग सकता है।
- डेटासेट में मानव error की अधिक संभावना होती है, जिससे Algorithms गलत सीख सकते हैं।
- unsupervised learning models की तरह, सुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल डेटा को अपने आप cluster करने या classify नहीं कर सकता है।
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