सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में अंतर |Difference between Supervised and Unsupervised learning in Hindi
Supervised और Unsupervised Learning दो मुख्य मशीन लर्निंग प्रकार हैं जो अलग-अलग प्रकार के डेटा पर काम करते हैं। सुपरवाइज्ड लर्निंग में, हमारे पास लेबल युक्त डेटा होता है, जबकि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में यह नहीं होता है। इस पोस्ट में, हम इन दोनों प्रकार की लर्निंग के अंतरों को समझेंगे।
| Aspect | Supervised Learning | Unsupervised Learning |
|---|---|---|
| Definition | supervised learning में, Algorithms को शिक्षित और Train किया जाता है जिसमें trained data और उत्पन्न उत्पाद एक साथ होते हैं। | Unsupervised Learning में, Algorithms को Training के लिए लेबल नहीं मिलते हैं, इसलिए यह अपने आप से सीखता है और पैटर्न्स खोजता है। |
| Training Data | supervised learning में, Training डेटा में trained (Labeled) डेटा शामिल होता है, जिसमें Input और सही उत्पन्न आउटपुट के जोड़े होते हैं। | अनसपरवाइज्ड लर्निंग में, ट्रेनिंग डेटा में कोई Label नहीं होता है और Algorithms को आपूर्ति की जाती है कि स्वयं ही secret pattern खोजें। |
| Objective | supervised learning का उद्देश्य है Algorithms को नए और अज्ञात डेटा के लिए सही उत्पाद पैदा करना है, जिसे Label या उत्पाद के साथ जोड़ा जा सकता है। | अनसपरवाइज्ड लर्निंग का उद्देश्य है Patterns और संबंधों को खोजना और डेटा में स्वयं निर्मित Structures को पहचानना है बिना किसी नेतृत्व या गुड़वाही के। |
| Example | उदाहरण के रूप में, एक सुपरवाइज्ड लर्निंग कार्यक्रम शामिल हो सकता है हाथी और खाद्य को पहचानने का, जिसमें हर हाथी को उनका नाम दिया गया होता है। | उदाहरण के रूप में, एक अनसपरवाइज्ड लर्निंग कार्यक्रम शामिल हो सकता है बिना लेबल के रूप में फोटो खोजना और समानता के आधार पर उन्हें Group में बाँटना। |
| Use Cases | supervised learning का उपयोग उन स्थितियों में किया जाता है जहां हमें एक स्पष्ट उत्पाद को पहचानना और योजना बनाना है, जैसे कि रोग पूर्वानुमान या language translation। | अनसपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग विचार गए नहीं गए Patterns को खोजने और नई Structures को पहचानने में किया जाता है, जैसे कि व्यापार क्षेत्र में Grouping और segmentation। |
| Learning Approach | सुपरवाइज्ड लर्निंग में, Algorithms को सही और गलत के बीच का तारीका सिखाया जाता है और इसे यह सिखाया जाता है कि कैसे सही उत्पाद बनाएं। | Unsupervised Learning में, Algorithms स्वयं created patterns को खोजने के लिए स्वयं सिखता है और नेतृत्व के बिना इन्हें बनाता है। |
| Feedback Mechanism | supervised learning में, एल्गोरिदम को प्रत्येक input के बाद सही उत्पाद की जानकारी मिलती है, जिससे यह सीधे सही तरीके से सीख सकता है। | Unsupervised Learning में, एल्गोरिदम को किसी भी प्रकार की प्रतिक्रिया या गुड़वाही नहीं मिलती है, और यह स्वयं से सीखता है बिना किसी मार्गदर्शन के। |
| Complexity | supervised learning में, एल्गोरिदम को Train करने के लिए ज्यादा Data और मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है, जिससे कि यह सही तरीके से सीख सके। | Unsupervised Learning में, algorithms आमतौर पर स्वतंत्रता से सीखता है और इसमें ज्यादा निर्दिष्टता और साहसिकता हो सकती है क्योंकि यह स्वतंत्रता से सीख रहा है। |
| Applications | supervised learning का उपयोग Science, robotics, medicine, और language translation जैसे क्षेत्रों में किया जाता है। | Unsupervised Learning का उपयोग Data Mining, Customer Segmentation, और Grouping के लिए किया जाता है, जैसे कि Market Research और Business Analysis. |
यह टेबल आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग और Unsupervised Learning के बीच कुछ और मुख्य अंतर का विवेचन करने में मदद कर सकता है।
Difference Between Supervised and Unsupervised learning in video Format
Conclusion:
इस लेख में, हमने देखा कि सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के बीच कई महत्वपूर्ण अंतर हैं। Supervised Learning में हमें लेबल युक्त डेटा मिलता है, जबकि Unsupervised में हमें यह नहीं मिलता है। यह अंतर हमें इन दोनों तकनीकों के उपयोग के प्रकार को समझने में मदद करता है और हमें उनके अनुप्रयोगों को समझने में सहायक होता है।
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Important topics of Machine Learning in Hindi