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परिभाषा - लर्निंग एल्गोरिथम का क्या अर्थ है?
लर्निंग एल्गोरिदम एक एल्गोरिथ्म है जो मशीन लर्निंग में इस्तेमाल किया जाता है ताकि मानव सीखने की प्रक्रिया की नकल करने में तकनीक की मदद की जा सके। तंत्रिका नेटवर्क, लर्निंग एल्गोरिदम जैसी तकनीकों के साथ संयुक्त, परिष्कृत शिक्षण कार्यक्रम बनाते हैं।
Techopedia लर्निंग एल्गोरिथम की व्याख्या करता है
तर्क प्रतिगमन, रैखिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन सभी एल्गोरिदम सीखने के उदाहरण हैं। "निकटतम पड़ोसी" जैसे एल्गोरिदम में उन तरीकों को भी शामिल किया गया है जो इन एल्गोरिदम का उपयोग मशीन सीखने के कार्यक्रमों में निर्णय लेने और सीखने को प्रभावित करने के लिए किया जाता है। सामान्य तौर पर, इन सभी एल्गोरिदम में सामान्य रूप से अनुमान लगाने या वास्तविक दुनिया में मॉडल बनाने के लिए परीक्षण या प्रशिक्षण डेटा से एक्सट्रपलेशन करने की उनकी क्षमता है। इन एल्गोरिदम को कच्चे डेटा द्रव्यमान या अपेक्षाकृत अनलेबल पृष्ठभूमि से "डेटा बिंदुओं को एक साथ खींचने" के उपकरण के रूप में सोचें।
जहाँ लर्निंग एल्गोरिदम पर्यवेक्षित और अनुपयोगी मशीन लर्निंग दोनों में उपयोगी होते हैं, उनका उपयोग प्रत्येक प्रकार के अनुशासन में अलग-अलग तरीकों से किया जाता है। पहले से लेबल किए गए और अलग-थलग डेटा से सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग को लाभ होता है, इसलिए जिन एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, वे कुछ मायनों में अलग होंगे। लब्बोलुआब यह है कि इंजीनियरों ने इन शिक्षण एल्गोरिदम को एक विशेष तकनीक या प्रोग्राम के निर्माण ब्लॉकों के रूप में एक साथ रखा है जो डेटा सेट के बारे में अधिक समझने की कोशिश करता है जो इसे खोदता है।
