তত্ত্বাবধানে এবং অদর্শনীয় শিক্ষার মধ্যে পার্থক্য
কন্টেন্ট
তদারকি করা এবং আনসার্ভিজড লার্নিং হ'ল মেশিন লার্নিং প্যারাডাইম যা অভিজ্ঞতা এবং কর্মক্ষমতা পরিমাপ থেকে শিখিয়ে কাজের শ্রেণি সমাধানে ব্যবহৃত হয়। তত্ত্বাবধানে থাকা এবং নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষণ মূলত তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষাগুলি ইনপুট থেকে প্রয়োজনীয় আউটপুটটিতে ম্যাপিং জড়িত তা দ্বারা পৃথক হয়। বিপরীতে, নিরীক্ষণযোগ্য পড়াশুনা নির্দিষ্ট ইনপুটটির প্রতিক্রিয়াতে আউটপুট উত্পাদন করার লক্ষ্য রাখে না পরিবর্তে এটি ডেটাতে নিদর্শনগুলি আবিষ্কার করে।
এই তত্ত্বাবধানকৃত এবং নিরীক্ষণযোগ্য শেখার কৌশলগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন যেমন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে প্রয়োগ করা হয় যা একটি ডেটা প্রসেসিং সিস্টেম যা বিপুল সংখ্যক আন্তঃসংযোগযুক্ত প্রক্রিয়াকরণ উপাদান রয়েছে containing
-
- তুলনা রেখাচিত্র
- সংজ্ঞা
- মূল পার্থক্য
- উপসংহার
তুলনা রেখাচিত্র
| তুলনার জন্য ভিত্তি | তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা | নিরীক্ষণশিক্ষা |
|---|---|---|
| মৌলিক | লেবেলযুক্ত ডেটা সহ কারবার। | লেবেলযুক্ত ডেটা পরিচালনা করে। |
| গণনীয় জটিলতা | উচ্চ | কম |
| Analyzation | অফলাইন | প্রকৃত সময় |
| সঠিকতা | সঠিক ফলাফল উত্পাদন করে | মাঝারি ফলাফল উত্পন্ন করে |
| সাব-ডোমেন | শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং প্রতিরোধ | ক্লাস্টারিং এবং অ্যাসোসিয়েশন বিধি মাইনিং |
তদারকি শিক্ষার সংজ্ঞা
তত্ত্বাবধান শেখা পদ্ধতিতে সিস্টেম বা মেশিনের প্রশিক্ষণ জড়িত থাকে যেখানে প্রশিক্ষণের জন্য লক্ষ্য নির্ধারণের (আউটপুট প্যাটার্ন) কোনও কাজ সম্পাদনের জন্য সিস্টেমকে সরবরাহ করা হয়। সাধারণত তদারকি করার অর্থ কার্যাদি, প্রকল্প এবং ক্রিয়াকলাপ পর্যবেক্ষণ ও পরিচালনা করার জন্য। তবে, তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা কোথায় বাস্তবায়ন করা যায়? প্রাথমিকভাবে, এটি মেশিন লার্নিং রিগ্রেশন এবং ক্লাস্টার এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে প্রয়োগ করা হয়।
এখন, আমরা কীভাবে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেব? ভবিষ্যতের উদাহরণগুলির পূর্বাভাস সহজ করার জন্য মডেলটি জ্ঞানের সাথে মডেলটি লোড করার সহায়তায় পরিচালিত। এটি প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটাসেট ব্যবহার করে। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ইনপুট প্যাটার্ন নেটওয়ার্কটিকে প্রশিক্ষণ দেয় যা আউটপুট প্যাটার্নের সাথেও যুক্ত।
নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষার সংজ্ঞা
নিরীক্ষণশিক্ষা মডেল লক্ষ্য আউটপুট জড়িত না যার অর্থ সিস্টেমকে কোনও প্রশিক্ষণ সরবরাহ করা হয় না। ইনপুট নিদর্শনগুলিতে কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য অনুসারে নির্ধারণ এবং অভিযোজনের মাধ্যমে সিস্টেমটিকে নিজস্ব শিখতে হবে। এটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে যা লেবেলযুক্ত ডেটার উপর উপসংহার টানতে পারে।
তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষার তুলনায় নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষণ আরও জটিল অ্যালগরিদমগুলিতে কাজ করে কারণ আমাদের কাছে ডেটা সম্পর্কে বিরল বা কোনও তথ্য নেই। এটি আমাদের জন্য ফলাফল তৈরি করার উদ্দেশ্যে তৈরি করা মেশিন বা সিস্টেম হিসাবে কম ব্যবস্থাপনযোগ্য পরিবেশ তৈরি করে। নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষার মূল উদ্দেশ্য হ'ল গ্রুপ, ক্লাস্টার, মাত্রিকতা হ্রাস এবং ঘনত্বের অনুমানের মতো সত্ত্বাগুলি অনুসন্ধান করা।
- তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলটি লেবেলযুক্ত ডেটা নিয়ে কাজ করে যেখানে আউটপুট ডেটা নিদর্শনগুলি সিস্টেমে পরিচিত। বিপরীতে, নিরীক্ষণবিহীন পড়াশুনা লেবেলযুক্ত ডেটার সাথে কাজ করে যেখানে আউটপুটটি উপলব্ধি সংগ্রহের ভিত্তিতে তৈরি।
- জটিলতায় এলে তদারকি করা শেখার পদ্ধতিটি কম জটিল এবং আনসারভিজড লার্নিং পদ্ধতিটি আরও জটিল।
- তত্ত্বাবধানে পড়াশুনা অফলাইন বিশ্লেষণও পরিচালনা করতে পারে যেখানে নিরীক্ষণযোগ্য পড়াশুনা রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণকে নিয়োগ করে।
- তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলটির ফলাফল আরও সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য। বিপরীতে, নিরীক্ষণযোগ্য শেখার মধ্যম কিন্তু নির্ভরযোগ্য ফলাফল উত্পন্ন করে।
- শ্রেণিবিন্যাস এবং প্রতিরোধ তদারকি শেখার পদ্ধতির অধীনে সমস্যার সমাধান। বিপরীতে, নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষার মধ্যে ক্লাস্টারিং এবং এসোসিয়েটিভ নিয়ম খনির সমস্যা অন্তর্ভুক্ত।
উপসংহার
তত্ত্বাবধানী শিক্ষণ পদ্ধতিগুলি প্রশিক্ষণ, ইনপুট এবং আউটপুট নিদর্শন সরবরাহ করে একটি কাজ সম্পাদনের কৌশল, যখন নিরীক্ষণযোগ্য পড়াশুনা একটি স্ব-শিক্ষার কৌশল যেখানে সিস্টেমকে নিজস্ব দ্বারা ইনপুট জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলি আবিষ্কার করতে হয় এবং বিভাগগুলির পূর্বে কোনও সেট নেই has ব্যবহৃত.
