সুপারভাইজড এবং অনাহুত শিক্ষার মধ্যে পার্থক্য

তত্ত্বাবধানহীন বনাম সাহসী শিক্ষণ

শর্তাবলী যেমন তদারকী শেখার এবং অনির্দিষ্ট শিক্ষার ব্যবহার, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রেক্ষিতে ব্যবহৃত হয় যা প্রতিটি পাসের দিন গুরুত্বের সাথে অর্জন করছে। মেশিনের জন্য মেশিন লার্নিং, অ্যালগরিদম যা ডেটা চালিত হয় এবং একটি মেশিন তৈরি করে উদাহরণগুলির সাহায্যে শেখায়। শেখার দুই ধরনের আছে; যথা, নিরীক্ষণ করা শিক্ষণ এবং অস্পষ্ট শিক্ষণ যা শিক্ষার্থীদেরকে বিভ্রান্ত করে কারণ উভয়ের মধ্যে অনেক মিল রয়েছে। যাইহোক, ওভারল্যাপিং সত্ত্বেও, পার্থক্যগুলি এই নিবন্ধে হাইলাইট করা হবে।

আগামী কয়েক বছরে, আমরা ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি সহজ এবং দ্রুততর করার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের উন্নয়নে বৃদ্ধি দেখতে চাই। সহজ ব্যবসায়িক সমস্যা মোকাবেলার জন্য কর্মচারীদের নিয়োগের তত্ত্বাবধানে এবং অসমর্থিত শেখার ধারণা ব্যবহার করে অপ্রচলিত হয়ে যাবে।

সুপারিশকৃত শিক্ষা কি?

এটি শেখার একটি পদ্ধতি যেখানে মেশিন লার্নিং ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে ইনপুটের সাহায্যে সঞ্চালিত হয়। আজ পর্যন্ত মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে বেশিরভাগ গবেষণা তত্ত্বাবধানে শিক্ষার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার ইমেলের স্প্যাম ফোল্ডারটি কখনও কখনও এমনকি গুরুত্বপূর্ণ মেইলগুলিকে অনিচ্ছাকৃতভাবে এটির মাধ্যমে পূর্ণ হয়। সিস্টেমটি মেশিন লার্নিংয়ের ভিত্তিতে কাজ করে যা স্প্যাম বিশ্লেষণ সম্পর্কিত অ্যালগরিদমকে সূচিত করে। সিস্টেম তথ্য ফিল্টার করতে এবং মিথ্যা ধনাত্মক হ্রাস স্প্যাম ফোল্ডারে পাঠায়। একটি সার্চ ইঞ্জিনে, এলগরিদমটি লিঙ্কের ভিত্তিতে কাজ করে যখন এটি অনুসন্ধানের ফলাফলে খোলে তখন প্রথমটি ক্লিক করা হয়েছে এটি একটি ব্যবহারকারীর জন্য অনুসন্ধান ফলাফলগুলির উন্নতির দিকে পরিচালিত করে। যাইহোক, তত্ত্বাবধানে শিক্ষার ক্ষেত্রে কিছু দুর্বলতা রয়েছে যেহেতু মেশিনটি সঠিক এবং ভুল কিসের একটি অস্পষ্ট ধারণা আছে। এই মানুষের প্রতিক্রিয়া প্রায়ই তত্ত্বাবধানে শিক্ষার ভবিষ্যতের ব্যবহার সীমাবদ্ধতা রাখে।

--২ ->

সুপারভাইজড লার্নিং কি?

আমরা এমন সময়ে বাস করছি যেখানে আমরা সিসিটিভি ডেটা, জিপিএস ডেটা, অনলাইন লেনদেনের ডেটা, মেশিন স্ক্যান ডেটা, নিরাপত্তা স্ক্যান ডেটা ইত্যাদি যেকোন সময় মেশিন থেকে ভাল কার্য সম্পাদন করার চেষ্টা করছি। সংগঠনগুলি এবং সরকার চায় এমন যন্ত্রগুলি যা মানুষদের কাছ থেকে ভাল ফলাফলের দিকে নজরদারির জন্য নজরদারির প্রয়োজন বা প্রয়োজন হয় না। এই কোর্সটি অটোমেশনের দিকনির্দেশনায় অনেক বেশি চেষ্টা করা প্রয়োজন, এবং যদিও অদূরদর্শিত শিক্ষার অদূর ভবিষ্যতে তত্ত্বাবধানে শিক্ষার পরিবর্তনের জন্য এটি অসম্ভাব্য, তবে হাইব্রিড পদ্ধতিগুলি নিকট ভবিষ্যতে আবির্ভূত হতে পারে যা দ্রুততর হবে বর্তমান সময়ে আমরা যে তত্ত্বাবধানে শিক্ষার মাধ্যমে পেয়েছি তার তুলনায় দক্ষ।

সুপারভাইজড এবং অনাহুত শিক্ষার মধ্যে পার্থক্য কি?

• সুপরিচিত শিক্ষণ এবং অনির্বাচিত শিক্ষণ উন্নত অটোমেশন বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য দুটি ভিন্ন পন্থা।

• তত্ত্বাবধানে শিক্ষার ক্ষেত্রে, ভাল অটোমেশনের জন্য মানুষের প্রতিক্রিয়া আছে, যদিও অপ্রচলিত শিক্ষার মধ্যে, মেশিনটি মানুষের ইনপুট ছাড়া ভাল পারফরমেন্স আনতে প্রত্যাশিত।

• হাইব্রীড পদ্ধতিগুলি নিকটবর্তী ভবিষ্যতে আরো সম্ভাব্য সমাধান যা তত্ত্বাবধানে এবং অনির্বাচিত শিক্ষণ উভয়ই ব্যবহার করে।