पर्यवेक्षण शिक्षा एक मशीन लर्निंग तकनीक है जहां मॉडलों को पूर्वानुमान या वर्गीकरण बनाने के लिए लेबल डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह व्यापक रूप से विभिन्न वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से छवि मान्यता और डेटा वर्गीकरण कार्यों में। यह लेख इन क्षेत्रों में पर्यवेक्षण सीखने के कुछ सामान्य उदाहरणों की पड़ताल करता है।

छवि पहचान अनुप्रयोग

पर्यवेक्षण शिक्षा एल्गोरिदम का व्यापक रूप से छवि मान्यता प्रणालियों में उपयोग किया जाता है। इन प्रणालियों को ऑब्जेक्ट्स, चेहरे या दृश्यों की पहचान के लिए लेबल वाली छवियों के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरणों में सुरक्षा प्रणालियों में चेहरे की पहचान और स्वायत्त वाहनों में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन शामिल है।

चेहरे की पहचान में, मॉडल लेबल वाली छवियों के आधार पर व्यक्तियों की पहचान करना सीखते हैं। इसी तरह, स्वायत्त ड्राइविंग में, पर्यवेक्षकीय मॉडल सुरक्षित रूप से नेविगेट करने के लिए पैदल यात्रियों, यातायात संकेतों और अन्य वाहनों का पता लगाते हैं।

व्यापार में डेटा वर्गीकरण

पर्यवेक्षण शिक्षा का उपयोग विभिन्न उद्योगों में डेटा को वर्गीकृत करने में भी किया जाता है। उदाहरण के लिए, स्पैम ईमेल को स्पैम के रूप में वर्गीकृत करता है या लेबल किए गए उदाहरणों के आधार पर स्पैम नहीं करता है। क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके ऋण आवेदकों के जोखिम स्तर की भविष्यवाणी करते हैं।

ये मॉडल सटीक भविष्यवाणियों को बनाने के लिए ईमेल सामग्री या आवेदक वित्तीय इतिहास जैसी सुविधाओं का विश्लेषण करते हैं, जिससे व्यवसायों को निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद मिलती है।

आम एल्गोरिथ्म

  • समर्थन वेक्टर मशीनें (SVM)
  • निर्णय पेड़
  • तंत्रिका नेटवर्क
  • यादृच्छिक वन