पर्यवेक्षित शिक्षण मशीनों में फीड किए गए संबंधित डेटा के आधार पर वस्तुओं, समस्याओं या स्थितियों को वर्गीकृत करने के लिए मशीनों को सक्षम करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि है। मशीनों को विशेषताओं, पैटर्न, आयाम, रंग और वस्तुओं की ऊंचाई, लोगों या स्थितियों जैसे डेटा के साथ बार-बार खिलाया जाता है जब तक कि मशीनें सटीक वर्गीकरण करने में सक्षम न हों। पर्यवेक्षित शिक्षण एक लोकप्रिय तकनीक या अवधारणा है जो वास्तविक जीवन के परिदृश्यों पर लागू होती है। पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग उत्पाद अनुशंसाएं प्रदान करने, ग्राहक डेटा के आधार पर ग्राहकों को खंडित करने, पिछले लक्षणों के आधार पर रोग का निदान करने और कई अन्य कार्यों को करने के लिए किया जाता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण के दौरान, एक मशीन को डेटा दिया जाता है, जिसे डेटा माइनिंग भाषा में प्रशिक्षण डेटा के रूप में जाना जाता है, जिसके आधार पर मशीन वर्गीकरण करती है। उदाहरण के लिए, यदि फलों को वर्गीकृत करने के लिए एक प्रणाली की आवश्यकता होती है, तो उसे रंग, आकार, आयाम और आकार जैसे प्रशिक्षण डेटा दिए जाएंगे। इस डेटा के आधार पर यह फलों का वर्गीकरण करने में सक्षम होगा।
आमतौर पर एक प्रणाली को सटीक वर्गीकरण करने में सक्षम होने के लिए ऐसी प्रक्रिया के कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है। चूंकि वास्तविक जीवन वर्गीकरण जैसे क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाना और रोग वर्गीकरण जटिल कार्य हैं, मशीनों को उचित क्षमता प्राप्त करने के लिए उपयुक्त डेटा और सीखने के सत्रों के कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है।
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