What is Supervised Learning in Hindi

Definition of Supervised Learning in Hindi:- मशीन लर्निंग के तीन प्रमुख प्रकारों में से एक सुपरवाइज्ड लर्निंग होता है। इसमें किसी मशीन के अंदर कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित करने के उदेश्य से सभी संभावित Input और Output संबंधी डेटा के समूह का उपयोग करके मशीन को किसी विषय से संबंधी जानकारियों को सिखाया जाता है।




साधारण शब्दों में कहें तो जैसे एक शिक्षक अपने विद्यार्थियों को किसी विषय से संबंधित जानकारियों को सिखाने के लिए उदाहरणों का उपयोग करता है, सुपरवाइज्ड लर्निंग में ठीक उसी प्रकार मशीन को किसी विषय का ज्ञान देने के लिए सभी संभावित इनपुट / आउटपुट से संबंधी डेटा का उपयोग किया जाता है। यह मशीन लर्निंग की सबसे साधारण तकनीक  जिसमें किसी मशीन को उदाहरणों का उपयोग करके प्रशिक्षित जाता है।

Example of Supervised Learning in Hindi:- मान लीजिए कि एक डिजिटल मैप से संबंधित मोबाइल एप्लीकेशन को आप सुपरवाइज्ड लर्निंग की मदद से प्रशिक्षित करना चाहते हैं, तो सबसे पहले ऐप में इनपुट के रूप में चार प्रकार की जानकारियां देनी होगी

• दिन के अलग-अलग समय पर ट्रैफिक हाल ।
• मौसम की स्थिति के अनुसार ट्राफिक का हाल।
• holiday और Working Day पर रोड में ट्रैफिक का हाल।
• और इन उप्युक्त तीनों परिस्थितियों के अनुसार दुरी तो तय करने में लगने वाला समय।

जिसके बाद इन उदाहरणों से सीख कर एप्लीकेशन इस बात का अनुमान लगा सकता है कि किसी समय विशेष पर मैप में एक स्थान से दूसरे स्थान तक जाने के लिए कुल कितना समय लग सकता है।

Type of Supervised Learning in Hindi

Type of Supervised Learning in Hindi:- सुपरवाइज्ड लर्निंग के प्रमुख प्रकार निम्नलिखित रूप से है :-

• Regression:- इसका आउटपुट हमेशा एक निश्चित मान में होता है। जैसे की किसी वस्तु का मूल्य या किसी स्थान की दुरी आदि।
• Classification:- इसमें डेटा को अलग-अलग श्रेणियों में समूहीकृत करके दर्शाया जाता है।
• Naive Bayesian Model:- बायेसियन मॉडल का उपयोग बड़े डेटासेट के लिए किया जाता है। इसमें डेटा एक मुख्य नोड के नीचे कई चाइल्ड नोड के रूप में होता है और प्रत्येक नोड अपने परैंट नोड से अलग होता है।
• Random Forest Model:- इसमें कई decision trees को मिलकर एक मुख्य डेटा समूह का निर्माण किया जाता है ताकि अधिक सटीक और स्थिर आउटपुट प्राप्त किया जा सके।
• Neural Networks:- इस एल्गोरिथ्म को raw input से पैटर्न को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• Support Vector Machines:- यह Vap Nick नाम के गणितज्ञ द्वारा विकसित statistical learning theory पर आधारित है। इसका उपयोग bioinformatics, pattern recognition जैसे कामो में होता है।

Advantages and Disadvantages of Supervised Learning in Hindi

Advantages of Supervised Learning in Hindi:-

• सुपरवाइज्ड लर्निंग की प्रक्रिया काफ़ी सरल है, इसमें हम बड़ी आसानी से समझ सकते गई की मशीन के अंदर क्या हो रहा है और यह किसी काम को किस तरह से सीख रहा है आदि।
• सुपरवाइज्ड लर्निंग के माध्यम से एक बार हम मशीन को प्रशिक्षित कर दे तो फिर डेटा को संगृहीत करके रखने की कोई जरुरत नहीं होता है, इसके बजाय आप एक गणितीय सूत्र के रूप में निर्णय सीमा को रख सकते हैं। जिसका उपयोग मशीन आगे के निर्णय लेने के लिए करता है।
• ऐसे समस्या जिसे कई अलग-अलग प्रकार के परिस्थिति में विभाजित किया जा सकता है उनमें सुपरवाइज्ड लर्निंग बहुत सहायक हो सकती है।
• सुपरवाइज्ड लर्निंग में समय के साथ-साथ नए-नए अनुभवों का उपयोग करते हुए मशीन की क्षमता में सुधार किया जा सकता है।
• इसमें बहुत असनी से मशीन के प्रदर्शन की शुद्धता की जाँच की जा सकती है एवं उसमें सुधार भी किया जा सकता है।
• इसकी मदद से मनुष्य के रोजमर्रा के जीवन में उत्पन्न होने वाली विभिन्न प्रकार की वास्तविक समस्याओं को हल किया जा सकता है।

Disadvantages of Supervised Learning in Hindi:-

• आमतौर पर मशीन को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत अधिक मात्रा में डेटा का उपयोग किया जाता है जिससे मैनेज करना काफी चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
• इसके मदद से किसी मशीन को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया काफी जटिल है इसी कारण इसमें बहुत अधिक समय की आवश्यकता होती है।
• सुपरवाइज्ड लर्निंग कई मायनों में सीमित है क्योंकि इसमें मशीन को उदाहरण के साथ जिन विषयों को सिखाया गया है मशीन केवल उन्हीं विषयों के बारे में जानकारी देता है। इस तकनीक के मदद से प्रशिक्षित मशीन से अगर हम किसी नए विषय से संबंधी जानकारी मांगते है तो ये गलत उत्तर देता है।

Conclusion of Supervised Learning in Hindi:- इस लेख में हमने  सुपरवाइज्ड लर्निंग को सरल हिंदी भाषा में समझाने का प्रयास किया है। उम्मीद है कि Supervised Learning in Hindi का यह लेख आपको पसंद आया होगा। अगर आप सुपरवाइज्ड लर्निंग पर लिखे गए इस लेख से संबंधित कोई सुझाव हमें देना चाहते हैं, तो नीचे कमेंट बॉक्स में लिखकर जरूर बताएं जिससे कि हम अपने लेख में आवश्यक परिवर्तन करके इसे और अधिक उपयोगी बना सके।