Machine learning की अवधारणाएँ

Understanding Machine Learning

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Machine learning के तीन प्रकार

$$

1) Reinforcement learning

2) Supervised learning

3) Unsupervised learning

Training data

• Training data: सीखने के लिए मौजूदा डेटा
• मॉडल को ट्रेन करना: जब मॉडल training data से बन रहा हो
  • इसमें समय नैनोसेकंड से हफ्तों तक लग सकता है

Supervised learning का training data

Supervised learning का training data

Supervised learning का training data

Supervised learning का training data

Supervised learning का training data

ट्रेनिंग के बाद (supervised learning)

ट्रेनिंग के बाद (supervised learning)

ट्रेनिंग के बाद (supervised learning)

Supervised बनाम unsupervised learning

• Supervised learning
  • Training data "labeled" होता है
• Unsupervised learning
  • Training data में सिर्फ features होते हैं
  • उपयोगी के लिए:
    • Anomaly detection
    • Clustering, जैसे डेटा को समूहों में बाँटना

Unsupervised learning का training data

Unsupervised learning का training data

ट्रेनिंग के बाद (unsupervised learning)

Unsupervised learning

• असल में, डेटा हमेशा labels के साथ नहीं आता
  • लेबलिंग के लिए manual मेहनत चाहिए
  • Labels अज्ञात होते हैं
• लेबल न हों: मॉडल unsupervised होगा और खुद पैटर्न ढूँढेगा

अभ्यास करते हैं!

Understanding Machine Learning