अर्ध-पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखने के बीच अंतर

आजकल दुनिया भर में उत्पादित डेटा बहुत बड़ा है। यह जानकारी न केवल मनुष्यों द्वारा, बल्कि स्मार्टफोन, कंप्यूटर और अन्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों द्वारा भी बनाई जाती है। एक प्रोग्रामर निस्संदेह एक एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने का तरीका चुनता है जो उपलब्ध डेटा के प्रकार और दिए गए प्रोत्साहन के आधार पर एक विशिष्ट शिक्षण मॉडल का उपयोग करता है।

अर्ध-पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखने के बीच अंतर

अर्ध-पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखने के बीच मुख्य अंतर यह है कि अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण का उद्देश्य पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा के नुकसान का मुकाबला करना है। दूसरी ओर, सुदृढीकरण सीखने का उद्देश्य तेजी से बढ़ना है और इसके अलावा विभिन्न प्रकार के शिक्षण एल्गोरिदम का उत्पादन करना है। सुदृढीकरण सीखना भी सीखने की क्रियाओं को आसान बनाता है।

अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम के बीच कहीं बैठता है। यह लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटासेट के मिश्रण का उपयोग करता है। यह डेटा के साथ काम करता है जिसमें केवल कुछ लेबल होते हैं; यह आमतौर पर बिना लेबल वाले डेटा के साथ काम करता है। लेबल महंगे हैं, फिर भी कॉर्पोरेट उद्देश्यों के लिए, कुछ लेबल पर्याप्त हो सकते हैं।

सुदृढीकरण सीखना सिर्फ एक मशीन सीखने का दृष्टिकोण है जो खराब व्यवहार को दंडित करते हुए सकारात्मक व्यवहार को पुरस्कृत करता है। सामान्य तौर पर, एक सुदृढीकरण सीखने वाला एजेंट परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से अपने पर्यावरण, अभिनय और सीखने को समझने और व्याख्या करने में सक्षम होता है। सुदृढीकरण सीखने के डेवलपर्स वांछित व्यवहारों को पुरस्कृत करने और नकारात्मक व्यवहारों को दंडित करने का एक तरीका प्रस्तावित करते हैं।

अर्ध-पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखने के बीच तुलना तालिका

अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण क्या है?

अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण मशीन सीखने की एक विधि है जिसमें प्रशिक्षण के दौरान लेबल किए गए डेटा की एक छोटी मात्रा को बिना लेबल वाले सेट के साथ जोड़ा जाता है। यह एक प्रकार की शिक्षा है जो पर्यवेक्षित शिक्षण और पर्यवेक्षित शिक्षण के बीच मौजूद है। यह खराब पर्यवेक्षण का एक चरम मामला है।

डेटासेट को मशीन लर्निंग इंजीनियर या डेटा साइंटिस्ट द्वारा मैन्युअल रूप से फिर से एनोटेट किया जाना चाहिए, जो कि किसी भी सुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीक का सबसे महत्वपूर्ण नुकसान है। यह एक बहुत महंगा ऑपरेशन है, खासकर जब बड़ी मात्रा में डेटा से निपटना। किसी भी गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति का सबसे बुनियादी दोष इसकी संकीर्ण प्रयोज्यता का दायरा है।

एक टेक्स्ट दस्तावेज़ क्लासिफायरियर अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण का लगातार अनुप्रयोग है। क्योंकि इस परिस्थिति में बड़ी संख्या में टैग किए गए टेक्स्ट दस्तावेज़ों को खोजना व्यावहारिक रूप से असंभव होगा, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण आदर्श है। यह केवल एक साधारण वर्गीकरण निर्दिष्ट करने के लिए किसी को पूर्ण-पाठ दस्तावेजों के माध्यम से पढ़ने की अक्षमता के कारण है।

किसी भी पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक का सबसे बुनियादी दोष यह है कि डेटासेट को मशीन सीखने वालों द्वारा मैन्युअल रूप से लेबल किया जाना चाहिए। यह एक बेहद महंगा ऑपरेशन है, खासकर जब बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करना हो। लगभग किसी भी अनुपयोगी शिक्षा का सबसे बुनियादी दोष इसकी संकीर्ण अनुप्रयोग सीमा रही है।

औपचारिक अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण कार्यों के मानवीय उत्तरों ने लेबल रहित सामग्री के प्रभाव की डिग्री के संबंध में कई तरह के परिणाम दिए हैं। अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग अधिक प्राकृतिक सीखने के मुद्दों के लिए भी किया जा सकता है। मानव विचार अधिग्रहण का एक बड़ा हिस्सा बिना लेबल वाले अनुभव की एक बड़ी मात्रा के साथ जोड़े गए प्रत्यक्ष शिक्षण के सीमित हिस्से को जोड़ता है।

इस तरह के सीखने के मुद्दों को हल करना मुश्किल है। नतीजतन, विशेष सुविधाओं के साथ अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।

सुदृढीकरण सीखना क्या है?

जबकि सुदृढीकरण सीखने ने कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में कई लोगों की जिज्ञासा को बढ़ाया है, इसकी व्यापक, वास्तविक दुनिया की स्वीकृति और उपयोग सीमित है। इसके बावजूद, सैद्धांतिक अनुप्रयोगों पर शोध पत्र बहुत अधिक हैं, और कुछ सफल उपयोग के मामले भी रहे हैं।

एक आदर्श समाधान प्राप्त करने के लिए, एजेंट को दीर्घकालिक और अधिकतम समग्र रिटर्न प्राप्त करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।

ये दीर्घकालिक उद्देश्य एजेंट को अल्पकालिक उद्देश्यों पर रोक लगाने से रोकते हैं। एजेंट धीरे-धीरे नकारात्मक से दूर रहना और सकारात्मक की तलाश करना सीखता है। इस सीखने की रणनीति का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पुरस्कार और दंड का उपयोग करके बिना पर्यवेक्षित मशीन सीखने को निर्देशित करने के लिए किया गया है।

सुदृढीकरण सीखने के लिए क्रमिक रूप से निर्णय लेना आवश्यक है। मूल शब्दों में, आउटपुट वर्तमान इनपुट की स्थिति द्वारा तय किया जाता है, और अगला इनपुट पिछले इनपुट के आउटपुट द्वारा तय किया जाता है।

चूंकि सुदृढीकरण सीखने में निर्णय निर्भर रहते हैं, इसलिए हम आश्रित निर्णय अनुक्रमों को नाम देते हैं।

सुदृढीकरण दो प्रकार के होते हैं, अर्थात् सकारात्मक और नकारात्मक सुदृढीकरण। सकारात्मक सुदृढीकरण तब होता है जब एक निश्चित व्यवहार के परिणामस्वरूप होने वाली घटना व्यवहार की ताकत और आवृत्ति में सुधार करती है। दूसरे शब्दों में, यह आचरण को सकारात्मक रूप से प्रभावित करता है। नकारात्मक सुदृढीकरण को एक नकारात्मक परिस्थिति के समाप्त होने या टालने के परिणामस्वरूप व्यवहार को मजबूत करने के रूप में परिभाषित किया गया है।

सुदृढीकरण सीखने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को खेल जैसे वातावरण में रखा जाता है। समस्या का समाधान खोजने के लिए कंप्यूटर परीक्षण और त्रुटि का उपयोग करता है। कंप्यूटर को वह करने के लिए राजी करने के लिए जो प्रोग्रामर चाहता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को उसके द्वारा किए गए कार्यों के लिए पुरस्कृत या दंडित किया जाता है। इसका उद्देश्य पूरे रिटर्न को अधिकतम करना है।

अर्ध-पर्यवेक्षित और सुदृढीकरण सीखने के बीच मुख्य अंतर

1. अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण लेबल रहित डेटा को मजबूत करने के लिए लेबल किए गए डेटा का उपयोग करता है, जबकि, सुदृढीकरण सीखने में, आप एक एल्गोरिथ्म के लिए एक इनाम प्रणाली स्थापित करते हैं।
2. अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण का मुख्य उद्देश्य अन्य सीखने की प्रक्रियाओं के सभी नुकसानों का प्रतिकार करना है, और सुदृढीकरण सीखने का मुख्य उद्देश्य क्रियाओं को अधिक कुशलता से सीखना है।
3. अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण एजेंट के साथ बातचीत नहीं करता है। सुदृढीकरण सीखना एजेंट के साथ बातचीत करता है।
4. सुदृढीकरण तकनीक में, एजेंट द्वारा भविष्य में देखे जाने वाले राज्यों के वितरण को प्रभावित करने वाली कार्रवाई की गई थी। मानक (अर्ध-) पर्यवेक्षित शिक्षण समस्या में ऐसा नहीं है।
5. सुदृढीकरण सीखने में कोई लेबल नहीं हैं, जबकि अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण में हैं।

निष्कर्ष

मशीन लर्निंग कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भी अपने आप सीखने और विकसित करने की अनुमति देता है। बड़ी मात्रा में डेटा से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालने या नई तकनीकों को उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग अत्यंत मूल्यवान है।

सीखने के अनुभव (मॉडल फिटिंग) के दौरान हमारे नमूनों में छिपे संभावित अंतर्निहित पैटर्न की जांच के लिए हमें कुछ विचारों या डेटा की आवश्यकता होती है। ये सीखे हुए पैटर्न केवल कार्य या निर्णय सीमाएँ हैं।