Unsupervised Learning क्या है | What Is Unsupervised Machine Learning in Hindi
क्या आपने मशीन लर्निंग पढ़ा है अगर हां तो आपको अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) के बारे में जानना आवश्यक है की अनसुपरवाइज्ड लर्निंग क्या है (What Is Unsupervised Learning In Hindi) और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग मशीन लर्निंग में किस लिए किया जाता है तथा अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में कौन कौन से अल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है |
Unsupervised Learning क्या है?
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) में डाटा Labelled, Categoried या Classified नहीं होता है | अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) में मॉडल को अनलेबल्ड डाटा (Unlabelled) द्वारा Train किया जाता है | अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) भी मशीन लर्निंग की एक ब्रांच है | अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) द्वारा किसी डाटा में समानता को Identify किया जाता है और फिर नए डाटा पर Data Collection से समानताएं होने पर या ना होने के आधार पर प्रक्रिया (Output) दिया जाता है |
Unsupervised Machine Learning in Hindi
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) मशीन लर्निंग का ऐसा प्रकार है जिसमें की मॉडल को ट्रेन करने के लिए कोई भी लेबल्ड डाटा (Labelled Data) नहीं दिया जाता है | क्योंकि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) में मशीन अपने पुराने अनुभवों के आधार पर प्रॉब्लम्स (Problems) को समझती है और इसी के आधार पर मॉडल (Model) को ट्रेन किया जाता है|अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) से ट्रेन हुए डाटा को जब नया डाटा दिया जाता है तो वह उस Dataset में पैटर्न्स (Patterns) को फाइंड करता है, और उसका ग्रुप बनाता है इसी ग्रुप को क्लस्टर (Cluster) कहते हैं |
अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग (Unsupervised Machine Learning) कि इस टाइप को अनसुपरवाइज्ड (Unsupervised) इसलिए कहा जाता है क्योंकि इसमें लेबल्ड डाटा (Labelled Data) नहीं होता है| क्योंकि इसमें data को लेबल्ड करने के लिए किसी सुपरवाइजर या टीचर की आवश्यकता नहीं होती है इसमें सिर्फ ओरिजिनल डाटा का ही एनालिसिस जरूरी होता है इसलिए इसे अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) कहते हैं |
Types Of Machine Learning In Hindi
1. Supervised Learning
2. Unsupervised Learning
Unsupervised Learning Examples In Hindi
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) को एक उदाहरण से समझें तो यदि आपके पास एक टोकरी है और उसमें कुछ केले, सेब, संतरे और अंगूर हैं | ऐसे में अगर आपको एक टास्क (Task) दिया जाए की टोकरी में से सेब, संतरे, अंगूर और केले के अलग अलग ग्रुप बनाने है तो ऐसे में अगर आपने इन फलों को पहली बार देखा है तो आप ऐसा नहीं कर पाएंगे | लेकिन अनसुपरवाइज्ड मॉडल (Unsupervised Model) में इन्हीं फलों के गुण (Properties), शेप (Shape), साइज (Size) और कलर (Color) के आधार पर इनकी ग्रुपिंग (Grouping) की जाती है | इस आधार पर हमारा अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) से ट्रेन मॉडल (Model) फलों के कलर, शेप, साइज और उनके गुण को देख कर उनके अलग अलग क्लस्टर (Cluster) बना देता है|
चुकी अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में डाटा का ग्रुप बनाना पड़ता है और इसके क्लस्टर तैयार करने पड़ते हैं ऐसे में किसी डाटा सेट पर काम करना कंपलेक्स हो जाता है क्योंकि इसमें आपके पास लेबल्ड डाटा भी नहीं होता है जिस पर आप प्रोसेस कर सकें जबकि वही सुपरवाइज्ड लर्निंग में एक सुपरवाइजर होता है जिसमें लेबल्ड डाटा दिया जाता है और उस पर प्रोसेस किया जाता है और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में ग्रुप बनाने की जरूरत भी नहीं पड़ती है इस तरह कह सकते हैं की अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग सुपरवाइजर मशीन लर्निंग से ज्यादा कंपलेक्से|
Unsupervised Learning Algorithms In Hindi
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) में डाटा सेट (Dataset) पर काम करने के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिथम (Clustering Algorithm) का उपयोग किया जाता है | यह क्लस्टरिंग एल्गोरिथम्स (Clustering Algorithm) डाटा सेट को क्लस्टर (Cluster) बनाने में उपयोगी होते हैं | जिसमें की K-Mean क्लस्टरिंग, C-Mean क्लस्टरिंग जैसे Algorithms का उपयोग किया जाता है|
- K-Mean Clustering
- C-Mean Clustering
- Hierarchical Clustering
Conclusion
दोस्तों उम्मीद है कि आपको अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) से संबंधित यह जानकारी पसंद आई होगी और आपको अच्छे से समझ में आ गया होगा कि अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) क्या है और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) में कौन-कौन से अल्गोरिथम (Algorithm) को उपयोग में लाते हैं | अगर आपको यह पोस्ट पसंद आई है तो इसे सोशल मीडिया पर शेयर करें और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning) से संबंधित अगर कोई सवाल है तो आप हमें कमेंट में पूछ सकते हैं |
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