नीचे दिए गए कूटों की सहायता से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के संदर्भ में सही कथनों की पहचान करें : A. यंत्राधिगम AI का एक उपसमूह है । B. पर्यवेक्षित अधिगम में चिह्नित निवेशी डेटा के बिना कम्प्यूटर सिस्टम को प्रशिक्षित किया जाता है । C. मशीनें जाँच और भूल के माध्यम से सीखती हैं, और उन्हें प्रबलन अधिगम के दौरान प्रतिफल मिलता है । कूट :

सही उत्तर — विकल्प (2), केवल A और C.

A. सही। यंत्राधिगम (मशीन लर्निंग) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपसमूह है, जिसका केंद्र ऐसे एल्गोरिद्म हैं जो प्रशिक्षण डेटा के पैटर्न सीखते हैं।

B. गलत। पर्यवेक्षित अधिगम की पहचान ही चिह्नित डेटा है: मॉडल ऐसे निवेशी डेटा पर प्रशिक्षित होता है जिनके साथ उनके सही आउटपुट जुड़े हों, जिन्हें 'ग्राउंड ट्रुथ' कहा जाता है। चिह्नित डेटा के बिना प्रशिक्षण अपर्यवेक्षित अधिगम का वर्णन है।

C. सही। प्रबलन अधिगम में प्रणाली जाँच और भूल (प्रयास और त्रुटि) से सीखती है, और उसका लक्ष्य प्रतिफल को अधिकतम करना होता है।

A और C सही हैं और B नहीं, इसलिए कूट केवल A और C है। B बाकी हर कूट में है, इसलिए उसे गलत पहचानते ही उत्तर तय हो जाता है।

याद रखने की बात: पर्यवेक्षित अधिगम को चिह्नित डेटा चाहिए, अपर्यवेक्षित अधिगम उनके बिना काम करता है, और प्रबलन अधिगम प्रतिफल से सीखता है।

अन्य विकल्प क्यों गलत हैं

• (1)
  केवल A और B — कथन A सही है, पर B नहीं। पर्यवेक्षित अधिगम चिह्नित डेटा पर प्रशिक्षित होता है — निवेशी डेटा जिनके साथ सही उत्तर जुड़े हों — इसलिए 'चिह्नित निवेशी डेटा के बिना' उसकी परिभाषा को उलट देता है।

  यह कूट C को भी छोड़ देता है, जो सही है: प्रबलन अधिगम प्रतिफल के मार्गदर्शन में जाँच और भूल से काम करता है।

• (3)
  केवल B और C — कथन C सही है, पर B गलत है और A छूट गया है। यंत्राधिगम AI का एक उपसमूह है, इसलिए A सही है।

  कथन B चिह्नित डेटा के बिना प्रशिक्षण का वर्णन करता है, जो अपर्यवेक्षित अधिगम है, पर्यवेक्षित अधिगम नहीं।

• (4)
  A, B और C सभी कथन सही हैं । — A और C सही हैं, पर B नहीं, इसलिए तीनों सही नहीं हो सकते। पर्यवेक्षित अधिगम वह है जो चिह्नित डेटा का उपयोग करता है।

  अचिह्नित डेटा में समूह या सहसंबंध जैसे पैटर्न खोजना अपर्यवेक्षित अधिगम है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वह व्यापक क्षेत्र है जिसमें मशीनों से ऐसे काम करवाए जाते हैं जिनके लिए मानव जैसी बुद्धि चाहिए। यंत्राधिगम AI का वह भाग है जिसमें प्रणालियाँ केवल हाथ से लिखे नियमों पर चलने के बजाय डेटा से पैटर्न सीखती हैं।

यंत्राधिगम की विधियाँ प्रशिक्षण में मिलने वाले फीडबैक से अलग होती हैं। पर्यवेक्षित अधिगम चिह्नित उदाहरणों पर प्रशिक्षण देता है, वर्गीकरण और रिग्रेशन जैसे कामों के लिए। अपर्यवेक्षित अधिगम अचिह्नित डेटा में समूह और सहसंबंध जैसी संरचना खोजता है।

प्रबलन अधिगम एक एजेंट को जाँच और भूल से प्रशिक्षित करता है: वह क्रिया करता है, प्रतिफल पाता है, और समय के साथ प्रतिफल अधिकतम करने के लिए अपना व्यवहार बदलता है।

मुख्य तथ्य

• यंत्राधिगम कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपसमूह है; डीप लर्निंग यंत्राधिगम का उपसमूह है जो बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है।
• पर्यवेक्षित अधिगम मॉडलों को चिह्नित डेटा पर प्रशिक्षित करता है, जो निवेशी डेटा को आउटपुट से जोड़ने वाला 'ग्राउंड ट्रुथ' देता है।
• अपर्यवेक्षित अधिगम अचिह्नित डेटा में समानताएँ, सहसंबंध और समूह जैसे पैटर्न खोजता है।
• प्रबलन अधिगम जाँच और भूल से प्रशिक्षण देता है, जिसका लक्ष्य प्रतिफल को अधिकतम करना है।
• अर्ध-पर्यवेक्षित अधिगम चिह्नित और अचिह्नित, दोनों प्रकार के डेटा का उपयोग करता है।

सामान्य भ्रम

• पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित अधिगम एक ही बात पर भिन्न हैं: प्रशिक्षण डेटा चिह्नित है या नहीं। जो कथन 'पर्यवेक्षित' को 'चिह्नित डेटा के बिना' से जोड़ता है, उसने दोनों को आपस में बदल दिया है।
• प्रबलन अधिगम चिह्नित उत्तर-कुंजी से नहीं सीखता; वह अपनी क्रियाओं के लिए मिले प्रतिफल से सीखता है। इसे पर्यवेक्षित अधिगम न बताएँ।
• क्रम है AI ⊃ यंत्राधिगम ⊃ डीप लर्निंग। जो कथन AI को यंत्राधिगम का उपसमूह बताता है, वह इस क्रम को उलट देता है।

UnlockIAS ने इस प्रश्न की तुलना अन्य RAS प्रारंभिक परीक्षा प्रश्न-पत्रों के प्रश्नों से की; कोई भी जोड़ने लायक मिलता-जुलता प्रश्न नहीं मिला।

• अभ्यास — वास्तविक PYQ नहीं

  अचिह्नित खरीद-डेटा से, बिना पूर्वनिर्धारित श्रेणियों के, ग्राहकों को समूहों में बाँटना किसका उदाहरण है?

  • (a)पर्यवेक्षित अधिगम
  • (b)अपर्यवेक्षित अधिगम
  • (c)प्रबलन अधिगम
  • (d)नियम-आधारित विशेषज्ञ प्रणाली
  उत्तर(2) — अचिह्नित डेटा में समूह खोजना अपर्यवेक्षित अधिगम है। विकल्प (1) को चिह्नित उदाहरण चाहिए, विकल्प (3) क्रियाओं के प्रतिफल से सीखता है, और विकल्प (4) डेटा से सीखने के बजाय हाथ से लिखे नियमों पर चलता है।
• अभ्यास — वास्तविक PYQ नहीं

  निम्नलिखित को सबसे व्यापक से सबसे सीमित के क्रम में व्यवस्थित कीजिए : A. डीप लर्निंग B. कृत्रिम बुद्धिमत्ता C. यंत्राधिगम सही विकल्प का चयन कीजिए :

  • (a)B, C, A
  • (b)C, B, A
  • (c)B, A, C
  • (d)A, C, B
  उत्तर(1) — AI के भीतर यंत्राधिगम है, और यंत्राधिगम के भीतर डीप लर्निंग। विकल्प (2) यंत्राधिगम को AI से ऊपर रखता है, विकल्प (3) डीप लर्निंग को यंत्राधिगम से ऊपर रखता है, और विकल्प (4) पूरा क्रम उलट देता है।