परिचय
यह मॉड्यूल पर्यवेक्षित शिक्षणनामक एक प्रक्रिया की पड़ताल करता है, जिसमें मशीन लर्निंग मॉडल उदाहरणों से सीखते हैं।
पर्यवेक्षित सीखने को समझकर, हम सीखने की प्रक्रिया के व्यक्तिगत घटकों में एक गहरा गोता लगाना शुरू करते हैं, और वास्तव में यह प्रक्रिया एक मॉडल को कैसे बेहतर बना सकती है। उदाहरणों के माध्यम से, हम यह भी पता लगाते हैं कि उच्च-प्रदर्शन मॉडल को प्राप्त करने के लिए इस सीखने की प्रक्रिया को सही ढंग से स्थापित करना कितना महत्वपूर्ण है।
इस मॉड्यूल के दौरान, हम पर्यवेक्षित सीखने की प्रक्रिया को समझाने के लिए निम्नलिखित परिदृश्य का उपयोग करते हैं। यह परिदृश्य एक उदाहरण प्रदान करता है कि प्रोग्रामिंग करते समय आप इन अवधारणाओं को कैसे पूरा कर सकते हैं।
आपका परिवार कई पीढ़ियों से वाशिंगटन राज्य के सबसे लंबे समय तक चलने वाले एल्क फार्म का प्रबंधन कर रहा है, लेकिन दशकों से आपके झुंड का स्वास्थ्य धीरे-धीरे खराब हो रहा है। यह एक सर्वविदित तथ्य है कि आपके खेत की एल्क की नस्ल को अनाज नहीं खिलाया जाना चाहिए जब औसत रात का तापमान ठंड (32 डिग्री फ़ारेनहाइट या 0 डिग्री सेल्सियस) से अधिक हो। इस कारण से, आप पारंपरिक रूप से अपने दादाजी के खेती कैलेंडर का पालन करते हैं और 31 जनवरी के बाद अनाज फ़ीड से स्विच करते हैं।
आपने हाल ही में कृषि पद्धतियों को प्रभावित करने वाले जलवायु परिवर्तन के बारे में पढ़ा। क्या यह परिवर्तन हाल के वर्षों में आपके एल्क के खराब स्वास्थ्य की व्याख्या कर सकता है? आपके पक्ष में कुछ ऐतिहासिक मौसम डेटा के साथ, आप यह निर्धारित करना चाहते हैं कि क्या स्थानीय तापमान आपके दादाजी के दिन से बदल गए हैं, और क्या आपके खेती कैलेंडर को अपडेट करने की आवश्यकता है।
आवश्यकताएँ
आपको इनपुट, आउटपुट और मॉडल के साथ एक बुनियादी परिचित होना चाहिए।
सीखने के उद्देश्य
इस मॉड्यूल में, आप करेंगे:
- पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा को परिभाषित करें।
- अन्वेषण करें कि लागत कार्य सीखने की प्रक्रिया को कैसे प्रभावित करते हैं।
- ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करके मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करने का तरीका जानें.
- सीखने की दरों के साथ प्रयोग करें, और देखें कि वे प्रशिक्षण को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।