पर्यवेक्षित अधिगम

पर्यवेक्षित अधिगम अंगूठाकार|अ।इ पर्यवेक्षित अधिगम (अंग्रेज़ी: Supervised Learning) मशीन लर्निंग की एक विधि हैMachine Learning https://archive.org/details/machinelearning0000mitc Mitchell Tom M. McGraw-Hill 1997 978-0070428072 जिसमें एक मॉडल को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। इसका अर्थ है कि प्रत्येक इनपुट के साथ उसका सही आउटपुट पहले से दिया होता है, और मॉडल इन उदाहरणों से सीखकर नए डेटा पर भविष्यवाणी करता है। कार्यप्रणाली पर्यवेक्षित अधिगम में तीन मुख्य चरण होते हैं: https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html Supervised Learning scikit-learn 2026-04-17 प्रशिक्षण डेटा — मॉडल को लेबल किए गए उदाहरण दिए जाते हैं। अधिगम — मॉडल इन उदाहरणों से पैटर्न पहचानना सीखता है। भविष्यवाणी — नए, अनदेखे डेटा पर मॉडल सही उत्तर देने की कोशिश करता है। उदाहरण पर्यवेक्षित अधिगम के कुछ सामान्य उदाहरण निम्नलिखित हैं: स्पैम पहचान — ईमेल को स्पैम या गैर-स्पैम के रूप में वर्गीकृत करना। छवि वर्गीकरण — तस्वीरों में बिल्ली, कुत्ता आदि पहचानना। चिकित्सा निदान — लक्षणों के आधार पर बीमारी की पहचान करना। अनुप्रयोग पर्यवेक्षित अधिगम का उपयोग अनेक क्षेत्रों में किया जाता है: स्वास्थ्य सेवा — रोग निदान और चिकित्सा छवि विश्लेषण में। वित्त — धोखाधड़ी पहचान और शेयर बाज़ार भविष्यवाणी में। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण — भाषा अनुवाद और भावना विश्लेषण में। स्वचालित वाहन — सड़क संकेत और बाधाओं की पहचान में। सन्दर्भ [[श्रेणी:मशीन लर्निंग]] [[श्रेणी:कृत्रिम बुद्धिमत्ता]] [[श्रेणी:कम्प्यूटर विज्ञान]]