Unsupervised learning in hindi | Unsupervised मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग में हम मुख्य रूप से चार तकनीकों का उपयोग करते हैं जो एक ऐसी मशीन बनाते हैं जिसमें मानव की तरह सीखने की क्षमता होती है। आज हम बात करेंगे: Unsupervised learning, इन चार तकनीकों में से एक।

Unsupervised learning के बारे में ध्यान देने वाली मुख्य बात यह है कि इस लर्निंग टेक्निक में हम "unlabeled" डेटासेट का उपयोग करते हैं। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की तरह है जहां मशीन पूरी तरह से अपने आप सीखती है।

नीचे आप अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के बारे में विस्तार से जानेंगे ताकि आप इससे परिचित हो सकें।

Unsupervised machine learning in hindi

Unsupervised learning मशीन लर्निंग में एक इंटेलिजेंट मशीन बनाने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक है। इसमें मशीन के पास यह बताने के लिए सुपरवाइजर नहीं होता है कि वह सही दिशा में जा रही है या नहीं। मशीन को डेटा में छिपे हुए पैटर्न को ढूंढना होता है और अपने निर्णय के अनुसार कार्य करना होता है। इसकी तुलना अक्सर मानव के सीखने की प्रक्रिया से की जाती है। इसे इस प्रकार परिभाषित किया जा सकता है:

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग unlabeled डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की एक तकनीक है, ताकि यह एक इंसान की तरह सोच सके और बिना किसी supervisor के किसी समस्या का समाधान कर सके।

Unsupervised learning का उपयोग क्लस्टरिंग और एसोसिएशन की समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है क्योंकि यहां हम supervised learning के विपरीत आउटपुट के बारे में नहीं जानते हैं।

Unsupervised मशीन लर्निंग डेटा में छिपे हुए पैटर्न और फीचर्स को ढूंढती है और समान डेटा का एक क्लस्टर बनाती है। यह डेटा को कई कारकों के आधार पर अलग करता है जैसे: आकार, रंग, संरचना, और कई अन्य।

उदाहरण: मान लीजिए हमारे पास अलग-अलग आकृतियों (shapes) वाला एक डेटासेट है और unsupervised learning एल्गोरिथम यह नहीं जानता है कि डेटासेट के अंदर कौन सी आकृतियाँ हैं। अब हम इस डेटासेट को अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिथम को देते हैं और इसका कार्य इसमें विभिन्न आकृतियों की पहचान करना है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिथम डेटा में समानताएं ढूंढकर और क्लस्टर बनाकर आकार की पहचान करेगा।

Importance of Unsupervised learning in hindi | Unsupervised लर्निंग का महत्व

निम्नलिखित कारणों से Unsupervised learning महत्वपूर्ण है:

• Unsupervised मशीन लर्निंग हमें डेटा में छिपे पैटर्न को खोजने और उसे समझने में मदद करती है।
• Unsupervised learning बिना लेबल वाले डेटा के साथ काम करती है, जो बेहतर है क्योंकि वास्तविक दुनिया में ज्यादातर डेटा unlabeled होता है यानी हम केवल इनपुट जानते हैं आउटपुट नहीं।
• Unsupervised मशीन लर्निंग AI के करीब है क्योंकि इसमें मशीन अपने आप सीखती है और बिना किसी मानवीय मार्गदर्शन के निर्णय लेती है।
• Unsupervised learning में, मशीन अपने पिछले अनुभवों से सीखती है।

Working of Unsupervised learning | Unsupervised learning कैसे कार्य करती है?

Unsupervised मशीन लर्निंग में हम unlabeled डेटा के साथ काम करते हैं यानी हम डेटा के बारे में कुछ नहीं जानते (कोई लेबलिंग या वर्गीकरण नहीं)। Unsupervised learning की कार्य प्रक्रिया बिना लेबल वाले डेटा प्राप्त करने और इसे मशीन मॉडल को देने के साथ शुरू होती है। डेटा प्राप्त करने के बाद, मॉडल विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा के छिपे हुए पैटर्न और विशेषताओं को पहचानना शुरू कर देता है। उपयोग किए गए कुछ एल्गोरिदम k-means clustering, Decision tree आदि हैं।

Unsupervised मशीन लर्निंग की working को निम्न आरेख द्वारा समझा जा सकता है:

Types of Unsupervised learning Algorithms in hindi

Unsupervised learning एल्गोरिदम को दो प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है:

• Clustering: क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग डेटा में समानताएं खोजने और समान डेटा को समूहीकृत करके क्लस्टर बनाने के लिए किया जाता है। मूल रूप से एक क्लस्टर समान डेटा का एक समूह है। यह डेटा को इस तरह से समूहित करता है कि एक क्लस्टर के डेटा और दूसरे क्लस्टर के डेटा के बीच कोई समानता नहीं होगी।
• Association: जैसा कि नाम से स्पष्ट है, एसोसिएशन एल्गोरिदम एक डेटा को दूसरे के साथ जोड़ते हैं। यह एक बड़े डेटासेट में डेटा के बीच संबंध का पता लगाता है। इसका उपयोग मार्केटिंग रणनीतियों में किया जाता है जैसे कि जो लोग X (मान लीजिए ब्रेड) आइटम खरीदते हैं, उनके Y (मक्खन/जैम) आइटम खरीदने की संभावना होती है।

Advantages of Unsupervised machine learning in hindi

• Unsupervised मशीन लर्निंग में डेटा कम जगह लेता है क्योंकि यह बिना लेबल वाला होता है, जिससे स्टोरेज की बचत होती है।
• Unsupervised learning का उपयोग अधिक जटिल कार्यों के लिए किया जाता है और यह अपने आप सीखता है।

Disadvantages of Unsupervised machine learning in hindi

• Unsupervised learning की प्रक्रिया धीमी है क्योंकि मशीन बिना किसी supervision के अपने आप सीखती है।
• Unsupervised learning सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग की तरह सटीक नहीं है क्योंकि मशीन डेटा के आउटपुट को नहीं जानती है।

अब जब हम Unsupervised Learning in hindi के बारे में जान गए हैं, तो आपके क्या विचार हैं? क्या आप और सीखना चाहते हैं। मुझे कमेंट में बताएं।