आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के संदर्भ में, एक सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम एक प्रकार का मशीन लर्निंग प्रतिमान है जहां कम्प्यूटेशनल मॉडल, आमतौर पर एक कंप्यूटर प्रोग्राम, लेबल से सीखकर पूर्वानुमान बनाने या इनपुट डेटा को वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण या जमीनी सच्चाई डेटा। जमीनी सच्चाई डेटा सटीक और ज्ञात परिणामों का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका उपयोग प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों चरणों के दौरान पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन और शुद्धता को मापने के लिए किया जाता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा का विश्लेषण करके और दिए गए उदाहरणों पर इनपुट से आउटपुट तक मैपिंग सीखकर कार्य करते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण प्रक्रिया का समग्र उद्देश्य एक ऐसा मॉडल विकसित करना है जो पहले से अनदेखे डेटा पर सही भविष्यवाणियां या वर्गीकरण उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त रूप से सामान्यीकृत हो। यह मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणियों और प्रशिक्षण डेटा के वास्तविक लेबल के बीच त्रुटि या हानि को कम करके प्राप्त किया जाता है।
विभिन्न प्रकार के डेटा और कार्यों के लिए विभिन्न प्रकार के पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम मौजूद हैं, जैसे रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, समर्थन वेक्टर मशीनें, निर्णय वृक्ष और तंत्रिका नेटवर्क। एल्गोरिदम का चुनाव इनपुट डेटा के आकार और संरचना, समस्या की प्रकृति (वर्गीकरण या प्रतिगमन), और मॉडल के वांछित प्रदर्शन और जटिलता जैसे कारकों पर निर्भर करता है।
उदाहरण के तौर पर, आइए AppMaster no-code प्लेटफॉर्म का उपयोग करके निर्मित एक बिजनेस प्रोसेस पर विचार करें, जहां लक्ष्य एकत्रित ग्राहक डेटा के आधार पर ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करना है। इस मामले में, प्रशिक्षण डेटा में ग्राहक मंथन (आउटपुट) और विभिन्न ग्राहक विशेषताओं (इनपुट सुविधाओं) के बीच संबंध जानने के लिए एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम, जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन, को नियोजित किया जा सकता है। इस सीखने की प्रक्रिया के माध्यम से, एल्गोरिदम का उपयोग नए, अनदेखे ग्राहकों के लिए मंथन की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं और पुस्तकालयों का उपयोग करके कार्यान्वित किया जा सकता है, जैसे कि स्किकिट-लर्न या टेन्सरफ्लो के साथ पायथन, या कैरेट और एक्सजीबूस्ट जैसे पैकेज के साथ आर। AppMaster का उपयोग करके एप्लिकेशन विकसित करते समय, ग्राहक अपने व्यावसायिक तर्क के हिस्से के रूप में भविष्यवाणियां या वर्गीकरण करने के लिए इन पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को अपने बैकएंड, वेब एप्लिकेशन या मोबाइल एप्लिकेशन में एकीकृत कर सकते हैं।
पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को तैनात और मूल्यांकन करते समय विचार करने के लिए कई महत्वपूर्ण कारक हैं। ऐसा ही एक कारक प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और प्रतिनिधित्वशीलता है। यदि प्रशिक्षण डेटा असंतुलित, शोर या पक्षपातपूर्ण है, तो पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल का प्रदर्शन इष्टतम से कम होने की संभावना है। इसके अलावा, मॉडल की प्रकृति के आधार पर, सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल, एफ 1 स्कोर या रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता (आरओसी) वक्र के तहत क्षेत्र जैसे प्रदर्शन मेट्रिक्स का उपयोग करके, अपने पूरे जीवन चक्र में मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी और मूल्यांकन करना आवश्यक है। संकट।
पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू ओवरफिटिंग की रोकथाम है, जो तब होता है जब मॉडल को प्रशिक्षण डेटा पर बहुत अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जाता है, यहां तक कि इनपुट डेटा में शोर या यादृच्छिक उतार-चढ़ाव को भी कैप्चर किया जाता है। एक ओवरफिटेड मॉडल अत्यधिक जटिल है, अनदेखे डेटा को अच्छी तरह से सामान्यीकृत नहीं करता है, और नए उदाहरणों पर खराब भविष्यवाणियां कर सकता है। ओवरफिटिंग को कम करने और मॉडल की सामान्यीकरण क्षमताओं में सुधार करने के लिए नियमितीकरण, क्रॉस-सत्यापन, या प्रारंभिक रोक जैसी तकनीकों को अक्सर नियोजित किया जाता है।
संक्षेप में, पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम एआई और एमएल अनुप्रयोगों में भविष्यवाणियां और वर्गीकरण करने के लिए एक शक्तिशाली और प्रभावी दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा का लाभ उठाकर और जमीनी सच्चाई के उदाहरणों से सीखकर, ये एल्गोरिदम डेटा-संचालित और बुद्धिमान समाधानों के विकास को सक्षम करते हैं जो व्यापार और व्यावहारिक समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला का समाधान कर सकते हैं। AppMaster no-code प्लेटफ़ॉर्म के साथ, ग्राहक विभिन्न डोमेन और उद्योगों में बेहतर निर्णय लेने और बेहतर परिणामों को चलाने के लिए एआई और एमएल की शक्ति का उपयोग करके पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम को अपने अनुप्रयोगों में आसानी से शामिल कर सकते हैं।
