मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है?

बहुत से लोग मशीन लर्निंग (एमएल) की तुलना एआई से करते हैं, भले ही वे इसे पहचानते हों या नहीं। एमएल इस क्षेत्र में सबसे रोमांचक और आशाजनक उपसमूहों में से एक है, और यह सब मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण पर निर्भर करता है।

यदि आप चाहते हैं कि कोई एल्गोरिदम प्रश्नों का उत्तर दे या स्वायत्त रूप से काम करे, तो आपको पहले उसे पैटर्न पहचानना सिखाना होगा। उस प्रक्रिया को प्रशिक्षण कहा जाता है और यह मशीन-सीखने की यात्रा में यकीनन सबसे महत्वपूर्ण कदम है। प्रशिक्षण एमएल मॉडल के भविष्य के उपयोग के मामलों की नींव रखता है और यहीं से उनकी सफलता या विफलता उत्पन्न होती है। यह कैसे काम करता है, इस पर करीब से नज़र डालें।

मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण की मूल बातें

मशीन लर्निंग ट्रेनिंग डेटा माइनिंग से शुरू होता है कई मामलों में। यह वह संसाधन है जिसके साथ आप अपना एल्गोरिदम सिखाएंगे, इसलिए विश्वसनीय प्रशिक्षण प्रासंगिक, सटीक जानकारी एकत्र करने से शुरू होता है। डेटा वैज्ञानिक अक्सर उन डेटा सेटों से शुरुआत करेंगे जिनसे वे परिचित हैं, ताकि भविष्य में होने वाली समस्याओं को रोकने के लिए अशुद्धियों का पता लगाने में मदद मिल सके। याद रखें, आपका एमएल मॉडल केवल उतना ही प्रभावी हो सकता है जब तक इसकी जानकारी सटीक और साफ हो।

इसके बाद, डेटा वैज्ञानिक एक ऐसा मॉडल चुनते हैं जो उनकी इच्छित पैटर्न पहचान के अनुकूल हो। ये जटिलता में भिन्न हैं, लेकिन यह सब डेटा सेट में समानताएं और अंतर खोजने पर निर्भर करता है। आप मॉडल को विभिन्न पैटर्न या प्रकार की जानकारी की पहचान करने के लिए कुछ नियम देंगे, फिर इसे तब तक समायोजित करें जब तक कि यह इन रुझानों को सटीक रूप से पहचान न सके।

वहां से, प्रशिक्षण प्रक्रिया परीक्षण और त्रुटि की एक लंबी श्रृंखला है। आप एल्गोरिदम को कुछ और डेटा देंगे, देखेंगे कि वह इसकी व्याख्या कैसे करता है, फिर इसे अधिक सटीक बनाने के लिए आवश्यकतानुसार समायोजित करें। जैसे-जैसे प्रक्रिया जारी रहती है, मॉडल को अधिक विश्वसनीय होना चाहिए और अधिक जटिल समस्याओं को संभालना चाहिए।

एमएल प्रशिक्षण तकनीकें

एमएल प्रशिक्षण की मूल बातें विभिन्न तरीकों के बीच काफी हद तक समान रहती हैं, लेकिन विशिष्ट दृष्टिकोण व्यापक रूप से भिन्न होते हैं। यहां कुछ सबसे सामान्य मशीन लर्निंग प्रशिक्षण तकनीकें दी गई हैं जिन्हें आप आज उपयोग में देखेंगे।

1. पर्यवेक्षित शिक्षण

अधिकांश एमएल तकनीकें दो प्रमुख श्रेणियों में आती हैं: पर्यवेक्षित या बिना पर्यवेक्षित शिक्षण। पर्यवेक्षित दृष्टिकोण अपनी सटीकता में सुधार करने के लिए लेबल किए गए डेटासेट का उपयोग करते हैं। लेबल किए गए इनपुट और आउटपुट मॉडल को उसके प्रदर्शन को मापने के लिए आधार रेखा प्रदान करते हैं, जिससे उसे समय के साथ सीखने में मदद मिलती है।

पर्यवेक्षित अध्ययन आम तौर पर दो कार्यों में से एक को पूरा करता है: वर्गीकरण, जो डेटा को श्रेणियों में रखता है, या प्रतिगमन, जो विभिन्न चर के बीच संबंधों का विश्लेषण करता है, अक्सर इस अंतर्दृष्टि से भविष्यवाणियां करता है। दोनों मामलों में, पर्यवेक्षित मॉडल उच्च सटीकता प्रदान करते हैं लेकिन उन्हें लेबल करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को बहुत प्रयास करना पड़ता है।

2. अनुपयोगी शिक्षा

इसके विपरीत, मशीन लर्निंग के लिए अप्रशिक्षित दृष्टिकोण लेबल किए गए डेटा का उपयोग नहीं करते हैं। परिणामस्वरूप, उन्हें न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, इसलिए इसे "अपर्यवेक्षित" शीर्षक दिया गया है। यह देखते हुए मददगार हो सकता है डेटा वैज्ञानिकों की बढ़ती कमी, लेकिन क्योंकि वे अलग तरह से काम करते हैं, ये मॉडल अन्य कार्यों के लिए बेहतर अनुकूल हैं।

पर्यवेक्षित एमएल मॉडल डेटासेट में रिश्तों पर कार्य करने में अच्छे होते हैं, जबकि बिना पर्यवेक्षित मॉडल यह बताते हैं कि वे कनेक्शन क्या हैं। यदि आपको किसी मॉडल को डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है, जैसे कि विसंगति का पता लगाना या प्रक्रिया अनुकूलन, तो अनसुपरवाइज्ड ही रास्ता है।

3. वितरित प्रशिक्षण

एमएल मॉडल प्रशिक्षण में वितरित प्रशिक्षण एक अधिक विशिष्ट तकनीक है। यह या तो पर्यवेक्षित या अपर्यवेक्षित हो सकता है कार्यभार को कई प्रोसेसरों में विभाजित करता है प्रक्रिया को गति देने के लिए. एक मॉडल के माध्यम से एक समय में एक डेटा सेट चलाने के बजाय, यह दृष्टिकोण एक साथ कई डेटा सेट को संसाधित करने के लिए वितरित कंप्यूटिंग का उपयोग करता है।

क्योंकि यह एक साथ अधिक चलता है, वितरित प्रशिक्षण किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने में लगने वाले समय को काफी कम कर सकता है। वह गति आपको अधिक सटीक एल्गोरिदम बनाने की सुविधा भी देती है, क्योंकि आप एक ही समय सीमा के भीतर उन्हें परिष्कृत करने के लिए और भी बहुत कुछ कर सकते हैं।

4. मल्टीटास्क लर्निंग

मल्टीटास्क लर्निंग एक अन्य प्रकार का एमएल प्रशिक्षण है जो एक साथ कई काम करता है। इन तकनीकों में, आप एक मॉडल को एक-एक करके नई चीजों के बजाय कई संबंधित कार्यों को एक साथ करना सिखाते हैं। विचार यह है कि यह समूहीकृत दृष्टिकोण अपने आप में किसी एक कार्य से बेहतर परिणाम देता है।

मल्टीटास्क सीखना तब सहायक होता है जब आपको उनके डेटा सेट के बीच क्रॉसओवर की दो समस्याएं होती हैं। यदि किसी के पास दूसरे की तुलना में कम लेबल वाली जानकारी है, तो मॉडल अधिक सुव्यवस्थित सेट से जो सीखता है, वह उसे छोटे सेट को समझने में मदद कर सकता है। आप अक्सर इन तकनीकों को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एल्गोरिदम में देखेंगे।

5. स्थानांतरण सीखना

सीखने का स्थानांतरण समान है लेकिन अधिक रैखिक दृष्टिकोण अपनाता है। यह तकनीक एक मॉडल एक कार्य सिखाती है, फिर उसे संबंधित कुछ सीखना शुरू करने के लिए आधार रेखा के रूप में उपयोग करती है। परिणामस्वरूप, एल्गोरिदम समय के साथ अधिक सटीक हो सकता है और अधिक जटिल समस्याओं का प्रबंधन कर सकता है।

कई गहन शिक्षण एल्गोरिदम ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करते हैं क्योंकि यह तेजी से चुनौतीपूर्ण, जटिल कार्यों को पूरा करने का एक अच्छा तरीका है। इस पर विचार करते हुए कि सीखने का कितना गहरा महत्व है वार्षिक मूल्य का 40% सभी डेटा एनालिटिक्स में, यह जानना उचित है कि ये मॉडल कैसे बनते हैं। 

मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण एक विस्तृत क्षेत्र है

ये पांच तकनीकें सिर्फ एक नमूना हैं कि आप मशीन-लर्निंग मॉडल को कैसे प्रशिक्षित कर सकते हैं। विभिन्न दृष्टिकोणों में बुनियादी सिद्धांत समान रहते हैं, लेकिन एमएल मॉडल प्रशिक्षण एक विशाल और विविध क्षेत्र है। जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होगा सीखने के नए तरीके सामने आएंगे, जो इस क्षेत्र को और भी आगे ले जाएंगे।