सुव्यवस्थित अधिगम और अव्यवस्थित अधिगम में मुख्य अंतर क्या है?
What is the main difference between supervised and unsupervised learning?
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A. सुव्यवस्थित अधिगम में इनपुट के साथ सही आउटपुट भी दिए जाते हैंSupervised learning provides the correct output along with each input
Simple Explanation
सुव्यवस्थित अधिगम में मॉडल को इनपुट डेटा के साथ उसके सही आउटपुट या लेबल भी दिए जाते हैं, इसलिए वह इनपुट और आउटपुट के बीच संबंध सीखता है। इसके विपरीत, अव्यवस्थित अधिगम में लेबल पहले से नहीं दिए जाते और मॉडल स्वयं डेटा में समूह या प्रतिरूप खोजता है। इसलिए विकल्प A सही है; विकल्प B अव्यवस्थित अधिगम की विशेषता को गलत बताता है। परीक्षा-युक्ति: supervised learning को labeled data और unsupervised learning को unlabeled data से जोड़कर याद रखें। / In supervised learning, the model receives input data along with the correct outputs or labels and learns the relationship between them. In contrast, unsupervised learning does not provide predefined labels; the model discovers groups or patterns in the data on its own. Therefore, option A is correct, while option B incorrectly assigns labels to unsupervised learning. Exam tip: associate supervised learning with labeled data and unsupervised learning with unlabeled data.
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