Competitive learning मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो unsupervised learning एल्गोरिदम के अंतर्गत आता है। Competitive learning में, कृत्रिम न्यूरॉनों का एक नेटवर्क किसी विशेष इनपुट के जवाब में "फायर" होने या सक्रिय होने के लिए प्रतिस्पर्धा करता है। "विजेता" न्यूरॉन, जो आमतौर पर दिए गए इनपुट से सबसे अच्छा मेल खाता है, को अपडेट किया जाता है जबकि अन्य अपरिवर्तित रहते हैं। इस लर्निंग विधि का महत्व समान डेटा इनपुट को स्वतः क्लस्टर करने की इसकी क्षमता में निहित है, जिससे हम ऐसे डेटा में भी पैटर्न और समूहों को खोज सकते हैं जहाँ कोई पूर्व ज्ञान या लेबल उपलब्ध नहीं होता।
Competitive Learning समझाया गया
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क अक्सर labeled data के बिना इनपुट को वर्गीकृत करने के लिए competitive learning मॉडलों का उपयोग करते हैं। प्रक्रिया एक इनपुट वेक्टर (अक्सर एक डेटा सेट) से शुरू होती है। यह इनपुट तब कृत्रिम न्यूरॉनों के एक नेटवर्क को प्रस्तुत किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक के पास अपने वेट्स का सेट होता है, जो फिल्टर की तरह कार्य करते हैं। प्रत्येक न्यूरॉन अपने वेट और इनपुट वेक्टर के आधार पर एक स्कोर गणना करता है, जो आमतौर पर डॉट प्रोडक्ट ऑपरेशन के माध्यम से होता है (इनपुट जानकारी को फिल्टर से गुणा कर परिणामों को जोड़ने का एक तरीका)।
गणना के बाद, सबसे अधिक स्कोर वाला न्यूरॉन ("विजेता") अपडेट किया जाता है, आमतौर पर उसके वेट्स को इनपुट वेक्टर के करीब शिफ्ट कर के। इस प्रक्रिया को अक्सर "Winner-Takes-All" रणनीति कहा जाता है। समय के साथ, न्यूरॉन उन इनपुट वेक्टरों की ओर अपडेट होकर विशेषज्ञता विकसित करते हैं जिनसे वे सबसे अच्छा मेल खाते हैं। इससे समान डेटा के क्लस्टर बनते हैं, और इस प्रकार इनपुट डेटासेट के भीतर निहित पैटर्नों की खोज संभव होती है।
यह समझने के लिए कि competitive learning का उपयोग कैसे किया जा सकता है, कल्पना करें कि एक ईकॉमर्स व्यवसाय लक्षित मार्केटिंग के लिए अपने ग्राहक आधार का विभाजन करना चाहता है, लेकिन उनके पास कोई पूर्व लेबल या सेगमेंटेशन नहीं है। ग्राहक डेटा (खरीद इतिहास, ब्राउज़िंग पैटर्न, जनसांख्यिकी आदि) को competitive learning मॉडल में देकर, वे स्वतः ही अलग-अलग क्लस्टर (जैसे बड़े खर्च करने वाले, बार-बार खरीदने वाले, डिस्काउंट पसंद करने वाले) खोज सकते हैं और तदनुसार मार्केटिंग रणनीतियाँ तैयार कर सकते हैं।
Competitive Learning प्रक्रिया: चरण-दर-चरण उदाहरण
इस सरल उदाहरण के लिए, मान लीजिए हमारे पास 1-आयामी इनपुट वेक्टरों (1 से 10 तक) से बना एक डेटासेट है और दो न्यूरॉनों वाला एक competitive learning नेटवर्क है।
चरण 1: Initialization
हम दो न्यूरॉनों के वेट्स को यादृच्छिक मानों से प्रारंभ करते हैं। मान लें:
- न्यूरॉन 1 का वेट: 2
- न्यूरॉन 2 का वेट: 8
चरण 2: इनपुट वेक्टर प्रस्तुत करना
अब, हम नेटवर्क को एक इनपुट वेक्टर प्रस्तुत करते हैं। मान लीजिए हमारा इनपुट वेक्टर '5' है।
चरण 3: दूरी की गणना
हम इनपुट वेक्टर और दोनों न्यूरॉनों के वेट्स के बीच दूरी की गणना करते हैं। जिसका वेट इनपुट वेक्टर के सबसे निकट होगा, वही न्यूरॉन "जीतेगा"। यह किसी भी दूरी मीट्रिक से निकाला जा सकता है, उदाहरण के लिए, परास अंतर:
- न्यूरॉन 1 की दूरी: |5-2| = 3
- न्यूरॉन 2 की दूरी: |5-8| = 3
चूँकि दोनों दूरियाँ बराबर हैं, हम विजेता को यादृच्छिक रूप से चुन सकते हैं। मान लें न्यूरॉन 1 विजेता है।
चरण 4: वेट्स अपडेट करना
हम विजेता न्यूरॉन के वेट को इनपुट वेक्टर के और करीब लाने के लिए समायोजित करते हैं। यदि हमारा लर्निंग रेट (एक ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम में ट्यूनिंग पैरामीटर जो प्रत्येक पुनरावृत्ति पर स्टेप साइज निर्धारित करता है) 0.5 है, तो वेट अपडेट होगा:
- न्यूरॉन 1 का वेट: 2 + 0.5*(5-2) = 3.5
- न्यूरॉन 2 का वेट: 8 (अपरिवर्तित)
चरण 5: Iteration
हम डेटासेट के बाकी सभी इनपुट वेक्टरों के साथ इस प्रक्रिया को दोहराते हैं, प्रत्येक प्रस्तुति के बाद वेट्स को अपडेट करते हुए।
चरण 6: Convergence
कई पुनरावृत्तियों (जिन्हें epochs भी कहा जाता है) के बाद, न्यूरॉनों के वेट्स अपने-अपने इनपुट क्लस्टरों के केंद्रों की ओर अभिसरित होने लगते हैं। इस मामले में, 1-आयामी डेटा जो 1 से 10 के बीच है, में हम यह अपेक्षा कर सकते हैं कि एक न्यूरॉन निचली रेंज (1 से 5) के आसपास और दूसरा ऊपरी रेंज (6 से 10) के आसपास अभिसरित होगा।
यह प्रक्रिया दिखाती है कि competitive learning कैसे काम करता है। समय के साथ, प्रत्येक न्यूरॉन डेटा के अलग-अलग क्लस्टर में विशेषज्ञ बन जाता है, जिससे सिस्टम डेटासेट में निहित समूहों की पहचान और निरूपण कर पाता है।
Competitive Learning बनाम अन्य लर्निंग मॉडल
जब अन्य unsupervised learning मॉडलों, जैसे hierarchical clustering और Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), से तुलना की जाती है, तो competitive learning की विशिष्ट ताकतें और सीमाएँ स्पष्ट हो जाती हैं।
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Learning Model
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Cluster Structure
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Number of Clusters
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Handling of Noise
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Cluster Shapes
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Reallocation of Data Points
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Competitive Learning
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समतल
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पूर्वनिर्धारित (न्यूरॉनों की संख्या के आधार पर)
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लचीला, पर शोर और गैर-शोर डेटा में भेद नहीं करता
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आम तौर पर उत्तल
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एक बार असाइन होने पर डेटा बिंदु स्थिर
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Hierarchical Clustering
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पदानुक्रमिक (ट्री-जैसा)
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विश्लेषण के बाद निर्धारित
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विशिष्ट इम्प्लिमेंटेशन पर निर्भर
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आम तौर पर उत्तल
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ट्री संरचना बनते समय डेटा बिंदु पुनः आवंटित हो सकते हैं
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DBSCAN
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समतल
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डेटा घनत्व के आधार पर स्वतः निर्धारित
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उत्कृष्ट, शोर और गैर-शोर डेटा को अलग करता है
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मनमाना (गैर-उत्तल सहित)
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एक बार असाइन होने पर डेटा बिंदु स्थिर
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जैसा कि तालिका में दिखाया गया है, इन तीन मॉडलों की विशिष्ट विशेषताएँ हैं जो उन्हें अलग-अलग प्रकार की समस्याओं के लिए उपयुक्त बनाती हैं। क्लस्टरों की संरचना, क्लस्टरों की संख्या, शोर को कैसे संभालते हैं, वे किन आकृतियों वाले क्लस्टर बना सकते हैं, और क्या वे डेटा बिंदुओं के पुनः आवंटन की अनुमति देते हैं—ये सभी कारक किसी लर्निंग मॉडल का चयन करते समय महत्वपूर्ण हैं।
किस मॉडल का उपयोग करना है, यह मुख्य रूप से आपके डेटासेट की विशिष्ट आवश्यकताओं और प्रकृति पर निर्भर करता है।
Competitive learning उन डेटासेट के लिए उपयुक्त है जहाँ क्लस्टरों की संख्या पहले से ज्ञात हो और डेटा क्लस्टरों में समान रूप से वितरित हो। यह तब अच्छा काम करता है जब आप डेटा का सरल, समतल विभाजन चाहते हैं।
दूसरी ओर, hierarchical clustering तब उत्कृष्ट है जब आप डेटा के भीतर पदानुक्रमिक संबंधों को उजागर करना चाहते हैं या जब क्लस्टरों की इष्टतम संख्या अज्ञात हो। यह विभिन्न ग्रैन्युलैरिटी स्तरों पर डेटा की जाँच करने की लचीलापन प्रदान करता है।
DBSCAN उन डेटासेट के लिए आदर्श है जिनमें शोर या आउटलायर हों, या जब मनमानी आकृतियों वाले क्लस्टरों की अपेक्षा हो। यह डेटा घनत्व के आधार पर क्लस्टरों की संख्या स्वतः निर्धारित करता है, जिससे यह तब उपयोगी होता है जब क्लस्टरों की संख्या पूर्वनिर्धारित न हो और आप अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण कर रहे हों।
ध्यान रखें, कोई एक मॉडल सभी परिदृश्यों में फिट नहीं बैठता; उपयुक्त मॉडल चुनने के लिए अपने डेटा की विशेषताओं को समझना महत्वपूर्ण है।
Competitive Learning का व्यावहारिक उपयोग
हमने देखा है कि competitive learning का उपयोग सामान्यतः क्लस्टरिंग और आयाम-ह्रास के लिए होता है। हालाँकि, हम इसका उपयोग फीचर लर्निंग, विसंगति जाँच (anomaly detection), और यहाँ तक कि जनरेटिव AI में भी कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, generative adversarial networks (GANs) एक मॉडलिंग दृष्टिकोण है जो एक जेनरेटर (कृत्रिम डेटा बनाना) और एक डिस्क्रिमिनेटर (यह आकलन करना कि डेटा वास्तविक है या कृत्रिम) के बीच competitive learning का उपयोग करता है, ताकि ऐसा कृत्रिम डेटा संश्लेषित किया जा सके जो वास्तविक डेटा से काफ़ी मेल खाए।
अन्य सामान्य competitive learning एल्गोरिदम में शामिल हैं:
- Winner-take-all competitive learning. इस सरल एल्गोरिदम में, सबसे अधिक सक्रियण वाला न्यूरॉन "जीतता" है और उसके वेट्स को इनपुट के और करीब लाने के लिए समायोजित किया जाता है। अन्य न्यूरॉन अपडेट नहीं होते।
- Self-organizing map (SOM). उच्च-आयामी इनपुट डेटा को न्यूरॉनों की निम्न-आयामी ग्रिड पर मैप करता है और पास-पड़ोस के न्यूरॉनों के वेट्स को प्रत्येक इनपुट के अनुरूप अधिक समान बनाता है।
- Neural gas. SOM के समान, लेकिन कठोर टोपोलॉजी के बिना अधिक लचीले ढंग से क्लस्टर बनाता है। इनपुट के निकट न्यूरॉनों के वेट्स को अधिक समान बनने के लिए समायोजित किया जाता है।
- Learning vector quantization (LVQ). SOM के विचारों पर आधारित, लेकिन प्रतिस्पर्धी लर्निंग को मार्गदर्शित करने के लिए स्पष्ट क्लास लेबल का उपयोग करता है, जिससे ऐसे प्रोटोटाइप बनते हैं जो इनपुट को क्लास के अनुसार क्लस्टर करते हैं।
Unsupervised learning को competitive learning से बहुत लाभ हो सकता है, जो एक शक्तिशाली विधि है और भविष्य में अधिक व्यापक रूप से उपयोग होने की उम्मीद है। हालाँकि self-organizing maps और अन्य competitive learning विधियाँ कई वर्षों से मौजूद हैं, GANs की सफलता ने adversarial और मल्टी-एजेंट competitive learning की क्षमता को उजागर किया है।
भविष्य में, हम ऐसे नए competitive learning एल्गोरिदम देखेंगे जो unsupervised, अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised) और reinforcement learning के सिद्धांतों को मिलाकर बेहतर परिणाम देंगे।
यदि आप स्वयं competitive learning मॉडल बनाकर व्यावहारिक अनुभव लेना चाहते हैं, तो Simple Competitive Learning with Python देखें। यह गाइड competitive learning के सरल एल्गोरिदम के बारे में सिखाएगा। यह मॉडल में प्रयुक्त प्रक्रियाओं, गणितीय व्युत्पत्तियों और कोडिंग की भी व्याख्या करेगा।
क्या आप AI और मशीन लर्निंग के बारे में अधिक सीखना चाहते हैं? निम्नलिखित संसाधन देखें:
Competitive learning मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो unsupervised learning एल्गोरिदम के अंतर्गत आता है। Competitive learning में, कृत्रिम न्यूरॉनों का एक नेटवर्क किसी विशेष इनपुट के जवाब में "फायर" होने या सक्रिय होने के लिए प्रतिस्पर्धा करता है। "विजेता" न्यूरॉन, जो आमतौर पर दिए गए इनपुट से सबसे अच्छा मेल खाता है, को अपडेट किया जाता है जबकि अन्य अपरिवर्तित रहते हैं। इस लर्निंग विधि का महत्व समान डेटा इनपुट को स्वतः क्लस्टर करने की इसकी क्षमता में निहित है, जिससे हम ऐसे डेटा में भी पैटर्न और समूहों को खोज सकते हैं जहाँ कोई पूर्व ज्ञान या लेबल उपलब्ध नहीं होता।
Competitive Learning समझाया गया
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क अक्सर labeled data के बिना इनपुट को वर्गीकृत करने के लिए competitive learning मॉडलों का उपयोग करते हैं। प्रक्रिया एक इनपुट वेक्टर (अक्सर एक डेटा सेट) से शुरू होती है। यह इनपुट तब कृत्रिम न्यूरॉनों के एक नेटवर्क को प्रस्तुत किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक के पास अपने वेट्स का सेट होता है, जो फिल्टर की तरह कार्य करते हैं। प्रत्येक न्यूरॉन अपने वेट और इनपुट वेक्टर के आधार पर एक स्कोर गणना करता है, जो आमतौर पर डॉट प्रोडक्ट ऑपरेशन के माध्यम से होता है (इनपुट जानकारी को फिल्टर से गुणा कर परिणामों को जोड़ने का एक तरीका)।
गणना के बाद, सबसे अधिक स्कोर वाला न्यूरॉन ("विजेता") अपडेट किया जाता है, आमतौर पर उसके वेट्स को इनपुट वेक्टर के करीब शिफ्ट कर के। इस प्रक्रिया को अक्सर "Winner-Takes-All" रणनीति कहा जाता है। समय के साथ, न्यूरॉन उन इनपुट वेक्टरों की ओर अपडेट होकर विशेषज्ञता विकसित करते हैं जिनसे वे सबसे अच्छा मेल खाते हैं। इससे समान डेटा के क्लस्टर बनते हैं, और इस प्रकार इनपुट डेटासेट के भीतर निहित पैटर्नों की खोज संभव होती है।
यह समझने के लिए कि competitive learning का उपयोग कैसे किया जा सकता है, कल्पना करें कि एक ईकॉमर्स व्यवसाय लक्षित मार्केटिंग के लिए अपने ग्राहक आधार का विभाजन करना चाहता है, लेकिन उनके पास कोई पूर्व लेबल या सेगमेंटेशन नहीं है। ग्राहक डेटा (खरीद इतिहास, ब्राउज़िंग पैटर्न, जनसांख्यिकी आदि) को competitive learning मॉडल में देकर, वे स्वतः ही अलग-अलग क्लस्टर (जैसे बड़े खर्च करने वाले, बार-बार खरीदने वाले, डिस्काउंट पसंद करने वाले) खोज सकते हैं और तदनुसार मार्केटिंग रणनीतियाँ तैयार कर सकते हैं।
Competitive Learning प्रक्रिया: चरण-दर-चरण उदाहरण
इस सरल उदाहरण के लिए, मान लीजिए हमारे पास 1-आयामी इनपुट वेक्टरों (1 से 10 तक) से बना एक डेटासेट है और दो न्यूरॉनों वाला एक competitive learning नेटवर्क है।
चरण 1: Initialization
हम दो न्यूरॉनों के वेट्स को यादृच्छिक मानों से प्रारंभ करते हैं। मान लें:
चरण 2: इनपुट वेक्टर प्रस्तुत करना
अब, हम नेटवर्क को एक इनपुट वेक्टर प्रस्तुत करते हैं। मान लीजिए हमारा इनपुट वेक्टर '5' है।
चरण 3: दूरी की गणना
हम इनपुट वेक्टर और दोनों न्यूरॉनों के वेट्स के बीच दूरी की गणना करते हैं। जिसका वेट इनपुट वेक्टर के सबसे निकट होगा, वही न्यूरॉन "जीतेगा"। यह किसी भी दूरी मीट्रिक से निकाला जा सकता है, उदाहरण के लिए, परास अंतर:
चूँकि दोनों दूरियाँ बराबर हैं, हम विजेता को यादृच्छिक रूप से चुन सकते हैं। मान लें न्यूरॉन 1 विजेता है।
चरण 4: वेट्स अपडेट करना
हम विजेता न्यूरॉन के वेट को इनपुट वेक्टर के और करीब लाने के लिए समायोजित करते हैं। यदि हमारा लर्निंग रेट (एक ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम में ट्यूनिंग पैरामीटर जो प्रत्येक पुनरावृत्ति पर स्टेप साइज निर्धारित करता है) 0.5 है, तो वेट अपडेट होगा:
चरण 5: Iteration
हम डेटासेट के बाकी सभी इनपुट वेक्टरों के साथ इस प्रक्रिया को दोहराते हैं, प्रत्येक प्रस्तुति के बाद वेट्स को अपडेट करते हुए।
चरण 6: Convergence
कई पुनरावृत्तियों (जिन्हें epochs भी कहा जाता है) के बाद, न्यूरॉनों के वेट्स अपने-अपने इनपुट क्लस्टरों के केंद्रों की ओर अभिसरित होने लगते हैं। इस मामले में, 1-आयामी डेटा जो 1 से 10 के बीच है, में हम यह अपेक्षा कर सकते हैं कि एक न्यूरॉन निचली रेंज (1 से 5) के आसपास और दूसरा ऊपरी रेंज (6 से 10) के आसपास अभिसरित होगा।
यह प्रक्रिया दिखाती है कि competitive learning कैसे काम करता है। समय के साथ, प्रत्येक न्यूरॉन डेटा के अलग-अलग क्लस्टर में विशेषज्ञ बन जाता है, जिससे सिस्टम डेटासेट में निहित समूहों की पहचान और निरूपण कर पाता है।
Competitive Learning बनाम अन्य लर्निंग मॉडल
जब अन्य unsupervised learning मॉडलों, जैसे hierarchical clustering और Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), से तुलना की जाती है, तो competitive learning की विशिष्ट ताकतें और सीमाएँ स्पष्ट हो जाती हैं।
Learning Model
Cluster Structure
Number of Clusters
Handling of Noise
Cluster Shapes
Reallocation of Data Points
Competitive Learning
समतल
पूर्वनिर्धारित (न्यूरॉनों की संख्या के आधार पर)
लचीला, पर शोर और गैर-शोर डेटा में भेद नहीं करता
आम तौर पर उत्तल
एक बार असाइन होने पर डेटा बिंदु स्थिर
Hierarchical Clustering
पदानुक्रमिक (ट्री-जैसा)
विश्लेषण के बाद निर्धारित
विशिष्ट इम्प्लिमेंटेशन पर निर्भर
आम तौर पर उत्तल
ट्री संरचना बनते समय डेटा बिंदु पुनः आवंटित हो सकते हैं
DBSCAN
समतल
डेटा घनत्व के आधार पर स्वतः निर्धारित
उत्कृष्ट, शोर और गैर-शोर डेटा को अलग करता है
मनमाना (गैर-उत्तल सहित)
एक बार असाइन होने पर डेटा बिंदु स्थिर
जैसा कि तालिका में दिखाया गया है, इन तीन मॉडलों की विशिष्ट विशेषताएँ हैं जो उन्हें अलग-अलग प्रकार की समस्याओं के लिए उपयुक्त बनाती हैं। क्लस्टरों की संरचना, क्लस्टरों की संख्या, शोर को कैसे संभालते हैं, वे किन आकृतियों वाले क्लस्टर बना सकते हैं, और क्या वे डेटा बिंदुओं के पुनः आवंटन की अनुमति देते हैं—ये सभी कारक किसी लर्निंग मॉडल का चयन करते समय महत्वपूर्ण हैं।
किस मॉडल का उपयोग करना है, यह मुख्य रूप से आपके डेटासेट की विशिष्ट आवश्यकताओं और प्रकृति पर निर्भर करता है।
Competitive learning उन डेटासेट के लिए उपयुक्त है जहाँ क्लस्टरों की संख्या पहले से ज्ञात हो और डेटा क्लस्टरों में समान रूप से वितरित हो। यह तब अच्छा काम करता है जब आप डेटा का सरल, समतल विभाजन चाहते हैं।
दूसरी ओर, hierarchical clustering तब उत्कृष्ट है जब आप डेटा के भीतर पदानुक्रमिक संबंधों को उजागर करना चाहते हैं या जब क्लस्टरों की इष्टतम संख्या अज्ञात हो। यह विभिन्न ग्रैन्युलैरिटी स्तरों पर डेटा की जाँच करने की लचीलापन प्रदान करता है।
DBSCAN उन डेटासेट के लिए आदर्श है जिनमें शोर या आउटलायर हों, या जब मनमानी आकृतियों वाले क्लस्टरों की अपेक्षा हो। यह डेटा घनत्व के आधार पर क्लस्टरों की संख्या स्वतः निर्धारित करता है, जिससे यह तब उपयोगी होता है जब क्लस्टरों की संख्या पूर्वनिर्धारित न हो और आप अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण कर रहे हों।
ध्यान रखें, कोई एक मॉडल सभी परिदृश्यों में फिट नहीं बैठता; उपयुक्त मॉडल चुनने के लिए अपने डेटा की विशेषताओं को समझना महत्वपूर्ण है।
Competitive Learning का व्यावहारिक उपयोग
हमने देखा है कि competitive learning का उपयोग सामान्यतः क्लस्टरिंग और आयाम-ह्रास के लिए होता है। हालाँकि, हम इसका उपयोग फीचर लर्निंग, विसंगति जाँच (anomaly detection), और यहाँ तक कि जनरेटिव AI में भी कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, generative adversarial networks (GANs) एक मॉडलिंग दृष्टिकोण है जो एक जेनरेटर (कृत्रिम डेटा बनाना) और एक डिस्क्रिमिनेटर (यह आकलन करना कि डेटा वास्तविक है या कृत्रिम) के बीच competitive learning का उपयोग करता है, ताकि ऐसा कृत्रिम डेटा संश्लेषित किया जा सके जो वास्तविक डेटा से काफ़ी मेल खाए।
अन्य सामान्य competitive learning एल्गोरिदम में शामिल हैं:
Unsupervised learning को competitive learning से बहुत लाभ हो सकता है, जो एक शक्तिशाली विधि है और भविष्य में अधिक व्यापक रूप से उपयोग होने की उम्मीद है। हालाँकि self-organizing maps और अन्य competitive learning विधियाँ कई वर्षों से मौजूद हैं, GANs की सफलता ने adversarial और मल्टी-एजेंट competitive learning की क्षमता को उजागर किया है।
भविष्य में, हम ऐसे नए competitive learning एल्गोरिदम देखेंगे जो unsupervised, अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised) और reinforcement learning के सिद्धांतों को मिलाकर बेहतर परिणाम देंगे।
यदि आप स्वयं competitive learning मॉडल बनाकर व्यावहारिक अनुभव लेना चाहते हैं, तो Simple Competitive Learning with Python देखें। यह गाइड competitive learning के सरल एल्गोरिदम के बारे में सिखाएगा। यह मॉडल में प्रयुक्त प्रक्रियाओं, गणितीय व्युत्पत्तियों और कोडिंग की भी व्याख्या करेगा।
क्या आप AI और मशीन लर्निंग के बारे में अधिक सीखना चाहते हैं? निम्नलिखित संसाधन देखें: