زیر نگرانی اور غیر سپروائزڈ لرننگ کے مابین فرق
مواد
نگرانی اور غیر نگرانی سیکھنے مشین سیکھنے کے نمونے ہیں جو تجربے اور کارکردگی کی پیمائش سے سیکھنے کے ذریعہ کاموں کی کلاس کو حل کرنے میں استعمال ہوتے ہیں۔ زیر نگرانی اور غیر محفوظ شدہ تعلیم بنیادی طور پر اس حقیقت سے مختلف ہوتی ہے کہ نگرانی میں سیکھنے میں ضروری ان پٹ سے لے کر ضروری آؤٹ پٹ شامل ہوتا ہے۔ اس کے برعکس ، بغیر سروے شدہ سیکھنے کا مقصد خاص ان پٹ کے جواب میں آؤٹ پٹ تیار کرنا نہیں ہے اس کی بجائے اعداد و شمار میں نمونوں کا پتہ چلتا ہے۔
یہ زیر نگرانی اور غیر سروے شدہ سیکھنے کی تکنیک مختلف درخواستوں میں لاگو ہوتی ہیں جیسے مصنوعی اعصابی نیٹ ورک جو ایک ڈیٹا پروسیسنگ سسٹم ہے جس میں بڑی تعداد میں آپس میں جڑے ہوئے پروسیسنگ عناصر شامل ہیں۔
-
- موازنہ چارٹ
- تعریف
- کلیدی اختلافات
- نتیجہ اخذ کرنا
موازنہ چارٹ
| موازنہ کی بنیاد | زیر نگرانی سیکھنا | غیر نگرانی سیکھنے |
|---|---|---|
| بنیادی | لیبل لگا ڈیٹا کے ساتھ معاہدے | غیر لیبل لگا ڈیٹا کو ہینڈل کرتا ہے۔ |
| کمپیوٹیشنل پیچیدگی | اونچا | کم |
| تجزیہ | آف لائن | حقیقی وقت |
| درستگی | درست نتائج پیدا کرتا ہے | اعتدال پسند نتائج پیدا کرتا ہے |
| ذیلی ڈومینز | درجہ بندی اور رجعت | کلسٹرنگ اینڈ ایسوسی ایشن کی کان کنی |
نگرانی کی تعلیم کی تعریف
زیر نگرانی سیکھنے اس طریقہ کار میں سسٹم یا مشین کی ٹریننگ شامل ہوتی ہے جہاں ٹریننگ سیٹ کے ساتھ ٹارگٹ پیٹرن (آؤٹ پٹ پیٹرن) کو کسی کام کو انجام دینے کے ل. سسٹم کو فراہم کی جاتی ہے۔ عام طور پر نگرانی کا مطلب ہے کاموں ، منصوبے اور سرگرمی کی انجام دہی اور ان کی رہنمائی کرنا۔ لیکن ، جہاں زیر نگرانی سیکھنے کو لاگو کیا جاسکتا ہے؟ بنیادی طور پر ، یہ مشین لرننگ ریگریشن اینڈ کلسٹر اینڈ نیورل نیٹ ورکس میں نافذ ہے۔
اب ، ہم کسی ماڈل کی تربیت کیسے کریں گے؟ ماڈل کو علم کے ساتھ ماڈل کو لوڈ کرنے میں مدد کے ساتھ رہنمائی کی جاتی ہے ، تاکہ مستقبل کی مثالوں کی پیش گوئی کو آسان بنایا جاسکے۔ اس میں تربیت کے ل la لیبل لگا ڈیٹاسیٹ استعمال کیا گیا ہے۔ مصنوعی اعصابی نیٹ ورک ان پٹ پیٹرن نیٹ ورک کی تربیت کرتے ہیں جو آؤٹ پٹ پیٹرن سے بھی وابستہ ہے۔
غیر نگرانی سیکھنے کی تعریف
غیر نگرانی سیکھنے ماڈل میں ہدف کی پیداوار شامل نہیں ہوتی ہے جس کا مطلب ہے کہ سسٹم کو کوئی تربیت فراہم نہیں کی جاتی ہے۔ سسٹم کو ان پٹ نمونوں میں ساختی خصوصیات کے مطابق تعی andن اور ڈھال لینا خود ہی سیکھنا ہوگا۔ اس میں مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کیا گیا ہے جو بغیر لیبل والے ڈیٹا پر نتیجہ اخذ کرتے ہیں۔
زیر نگرانی سیکھنے کے مقابلے میں غیر پیچیدہ سیکھنے زیادہ پیچیدہ الگورتھم پر کام کرتا ہے کیونکہ ہمارے پاس اعداد و شمار کے بارے میں نایاب یا کوئی معلومات نہیں ہے۔ اس سے کم انتظام کرنے والا ماحول پیدا ہوتا ہے کیونکہ مشین یا سسٹم ہمارے لئے نتائج پیدا کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔ غیر سروے شدہ سیکھنے کا بنیادی مقصد گروپوں ، گروپوں ، جہت میں کمی اور کثافت کا تخمینہ لگانا جیسے اداروں کو تلاش کرنا ہے۔
- زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک لیبل والے ڈیٹا سے متعلق ہے جہاں سسٹم کو آؤٹ پٹ ڈیٹا پیٹرن جانا جاتا ہے۔ اس کے برخلاف ، غیر سروے شدہ سیکھنے میں غیر لیبل والے اعداد و شمار کے ساتھ کام ہوتا ہے جس میں آؤٹ پٹ محض خیالات کے جمع کرنے پر مبنی ہوتا ہے۔
- جب اس کی پیچیدگی کی بات آتی ہے تو زیر نگرانی سیکھنے کا طریقہ کار کم پیچیدہ ہوتا ہے جبکہ غیر سروے شدہ سیکھنے کا طریقہ زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے۔
- زیر نگرانی سیکھنے آف لائن تجزیہ بھی کر سکتی ہے جبکہ غیر نگرانی شدہ سیکھنے میں ریئل ٹائم تجزیہ ہوتا ہے۔
- زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک کا نتیجہ زیادہ درست اور قابل اعتماد ہے۔ اس کے برعکس ، غیر سروے شدہ سیکھنے سے اعتدال پسند لیکن قابل اعتماد نتائج برآمد ہوتے ہیں۔
- زیر نگرانی سیکھنے کے طریقہ کار کے تحت درجہ بندی اور رجعت حل کرنے کی وہ قسمیں ہیں۔ اس کے برعکس ، غیر سروے شدہ سیکھنے میں کلسٹرنگ اور ایسوسی ایٹیو رول کی کان کنی کے مسائل شامل ہیں۔
نتیجہ اخذ کرنا
نگرانی سیکھنا نظام کو تربیت ، ان پٹ اور آؤٹ پٹ نمونے فراہم کرکے کسی کام کو پورا کرنے کی تکنیک ہے جبکہ غیر نگرانی شدہ سیکھنے ایک خود سیکھنے کی ایک ایسی تکنیک ہے جس میں نظام کو ان پٹ آبادی کی خصوصیات کو خود ہی دریافت کرنا ہوتا ہے اور زمرے کی کوئی پہلے ترتیب نہیں۔ استعمال کیا جاتا ہے.
