सुपरवाइज्ड लर्निंग एक मशीन लर्निंग प्रतिमान है जहां मॉडल की सीखने की प्रक्रिया लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा के एक सेट द्वारा निर्देशित होती है, जिसमें इनपुट-आउटपुट जोड़े होते हैं जो सीखने के लिए एल्गोरिदम के लिए उदाहरण के रूप में काम करते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के संदर्भ में, पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग वर्गीकरण, प्रतिगमन और विसंगति का पता लगाने जैसे विभिन्न कार्यों के लिए किया जाता है। पर्यवेक्षित शिक्षण का प्राथमिक लक्ष्य एक ऐसा मॉडल बनाना है जो प्रशिक्षण डेटा से निकाले गए ज्ञान के आधार पर किसी अदृश्य इनपुट उदाहरण के मूल्य या वर्ग की भविष्यवाणी कर सके।
पर्यवेक्षित शिक्षण में, प्रशिक्षण डेटासेट में इनपुट सुविधाएँ और संबंधित लक्ष्य लेबल शामिल होते हैं। इनपुट सुविधाएँ डेटा इंस्टेंस की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करती हैं, जबकि लक्ष्य लेबल वांछित आउटपुट को दर्शाते हैं जिसकी मॉडल को भविष्यवाणी करनी चाहिए। प्रशिक्षण चरण के दौरान, पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम पूर्वानुमानित आउटपुट और वास्तविक लक्ष्य लेबल के बीच अंतर को कम करने के लिए अपने मॉडल मापदंडों को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करता है। फिर प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन उसकी सामान्यीकरण क्षमता का आकलन करने के लिए एक अलग परीक्षण डेटासेट पर किया जाता है। अंततः, कहा जाता है कि मॉडल ने डेटा के अंतर्निहित पैटर्न को सीख लिया है यदि यह नए, अनदेखे डेटा उदाहरणों के लेबल की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण का एक उल्लेखनीय अनुप्रयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) डोमेन में है, जहां मॉडल को विभिन्न पाठ्य सूचनाओं को पहचानने और उनके बीच अंतर करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, ऐतिहासिक रिकॉर्ड के आधार पर भेजे गए ईमेल को 'स्पैम' या 'स्पैम नहीं' के रूप में पहचानने के लिए पर्यवेक्षित एल्गोरिदम को नियोजित किया जा सकता है। एक अन्य डोमेन जहां पर्यवेक्षित शिक्षण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है वह कंप्यूटर विज़न है, जहां मॉडल को छवियों या वीडियो में वस्तुओं को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को विभिन्न भावनाओं को व्यक्त करने वाले लोगों की लेबल वाली छवि डेटा प्रदान करके चेहरे के भावों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
विभिन्न प्रकार की समस्याओं के लिए कई पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। कुछ लोकप्रिय एल्गोरिदम में लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम), डिसीजन ट्री, रैंडम फॉरेस्ट और न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं। प्रत्येक एल्गोरिदम की अपनी ताकत और कमजोरियां होती हैं, जो इसे विभिन्न प्रकार के कार्यों और डेटा संरचनाओं के लिए कमोबेश उपयुक्त बनाती हैं।
पर्यवेक्षित शिक्षण में एक महत्वपूर्ण चुनौती ओवरफिटिंग है, जो तब होती है जब कोई मॉडल अंतर्निहित पैटर्न के बजाय प्रशिक्षण डेटा में शोर सीखता है, जिसके परिणामस्वरूप परीक्षण डेटा पर खराब सामान्यीकरण प्रदर्शन होता है। नियमितीकरण तकनीकों, फीचर चयन विधियों का उपयोग करके और उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और मात्रा में सुधार करके ओवरफिटिंग को कम किया जा सकता है।
स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर, अंडरफ़िटिंग तब होती है जब कोई मॉडल डेटा के अंतर्निहित पैटर्न को पकड़ने के लिए बहुत सरल होता है। अंडरफिटिंग से निपटने के लिए, अधिक जटिल मॉडलों को नियोजित किया जा सकता है, अतिरिक्त सुविधाएँ पेश की जा सकती हैं, या अधिक प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया जा सकता है, बशर्ते कि इन चरणों से ओवरफिटिंग न हो।
पर्यवेक्षित शिक्षण AppMaster no-code प्लेटफॉर्म पर विकसित विभिन्न एआई और एमएल समाधानों की आधारशिला है, जो आसानी से बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने के लिए एक उन्नत उपकरण है। AppMaster तेजी से एप्लिकेशन विकास का समर्थन करता है, तकनीकी ऋण को समाप्त करता है, और ऑटोजेनरेटेड कोड के माध्यम से लचीले ढंग से नई सॉफ्टवेयर आवश्यकताओं को अनुकूलित कर सकता है। AppMaster प्लेटफ़ॉर्म पर पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, नागरिक डेवलपर्स बुद्धिमान एप्लिकेशन बना सकते हैं जो अंतिम-उपयोगकर्ताओं के अनुभव को बढ़ाते हैं और व्यावसायिक मूल्य को बढ़ाते हैं।
कुल मिलाकर, पर्यवेक्षित शिक्षण एआई और मशीन लर्निंग में एक महत्वपूर्ण प्रतिमान है जो मॉडलों को अदृश्य उदाहरणों के लिए लेबल की भविष्यवाणी करने का तरीका सिखाने के लिए लेबल प्रशिक्षण डेटा का लाभ उठाता है। मशीन लर्निंग के मूलभूत दृष्टिकोणों में से एक के रूप में, यह आने वाले वर्षों में बुद्धिमान अनुप्रयोगों और प्रणालियों के विकास में एक आवश्यक भूमिका निभाना जारी रखेगा, विभिन्न डोमेन में मूल्यवान अंतर्दृष्टि और दक्षता प्रदान करेगा।
