स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण एक प्रकार का मशीन लर्निंग प्रतिमान है जो डेटा के एक हिस्से को उसी डेटा के दूसरे हिस्सों से पूर्वानुमानित करना सीखता है। यह एक अपर्यवेक्षित शिक्षण उपसमूह है जिसमें मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबल किए गए प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता नहीं होती है। मॉडल को डेटा के एक हिस्से को अन्य भागों को देखते हुए पूर्वानुमानित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, प्रभावी रूप से डेटा को पर्यवेक्षण के रूप में उपयोग किया जाता है।
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षा की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण की अवधारणा का पता 20वीं सदी के उत्तरार्ध में अपर्यवेक्षित शिक्षण तकनीकों के उद्भव से लगाया जा सकता है। यह मैन्युअल लेबलिंग की महंगी और समय लेने वाली प्रक्रिया को खत्म करने की आवश्यकता से पैदा हुआ था। 2000 के दशक की शुरुआत में स्व-पर्यवेक्षित विधियों में बढ़ती रुचि देखी गई, जिसमें शोधकर्ताओं ने विभिन्न तकनीकों की खोज की जो बिना लेबल वाले डेटा का कुशलतापूर्वक उपयोग कर सकती थीं।
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के बारे में विस्तृत जानकारी: स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण विषय का विस्तार
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण इस विचार पर निर्भर करता है कि डेटा में ही सीखने के लिए पर्यवेक्षण प्रदान करने के लिए पर्याप्त जानकारी होती है। डेटा से सीखने का कार्य बनाकर, मॉडल प्रतिनिधित्व, पैटर्न और संरचनाओं को सीख सकते हैं। यह कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य क्षेत्रों में अत्यधिक लोकप्रिय हो गया है।
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के तरीके
- विपरीत शिक्षणसमान और असमान जोड़ों के बीच अंतर करना सीखता है।
- ऑटोरिग्रैसिव मॉडल: पिछले भागों के आधार पर डेटा के बाद के भागों की भविष्यवाणी करता है।
- जनरेटिव मॉडल: नए डेटा इंस्टैंस बनाना जो प्रशिक्षण उदाहरणों के दिए गए सेट से मिलते जुलते हों।
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण की आंतरिक संरचना: स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण कैसे काम करता है
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण में तीन मुख्य घटक शामिल हैं:
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग: भविष्यवाणी के लिए डेटा को विभिन्न भागों में विभाजित करना।
- मॉडल प्रशिक्षणमॉडल को एक भाग से दूसरे भाग की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित करना।
- फ़ाइन ट्यूनिंग: डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए सीखे गए अभ्यावेदन का उपयोग करना।
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- डेटा दक्षता: लेबल रहित डेटा का उपयोग करता है, जिससे लागत कम हो जाती है।
- बहुमुखी प्रतिभा: विभिन्न डोमेन पर लागू.
- स्थानांतरण सीखना: ऐसे अभ्यावेदन सीखने को प्रोत्साहित करता है जो सभी कार्यों में सामान्यीकृत होते हैं।
- मजबूती: अक्सर ऐसे मॉडल प्राप्त होते हैं जो शोर के प्रति लचीले होते हैं।
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के प्रकार: लिखने के लिए तालिकाओं और सूचियों का उपयोग करें
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| परस्पर विरोधी | समान और असमान उदाहरणों के बीच अंतर करता है। |
| स्वप्रतिगामी | समय-श्रृंखला डेटा में अनुक्रमिक भविष्यवाणी। |
| उत्पादक | प्रशिक्षण डेटा से मिलते-जुलते नए उदाहरण उत्पन्न करता है। |
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करने के तरीके, उपयोग से संबंधित समस्याएं और उनके समाधान
प्रयोग
- फ़ीचर लर्निंग: सार्थक विशेषताएँ निकालना.
- प्रीट्रेनिंग मॉडल: डाउनस्ट्रीम पर्यवेक्षित कार्यों के लिए।
- डेटा संवर्धनडेटा सेट को बढ़ाना.
समस्याएँ और समाधान
- ओवरफिटिंगनियमितीकरण तकनीक ओवरफिटिंग को कम कर सकती है।
- कम्प्यूटेशनल लागतकुशल मॉडल और हार्डवेयर त्वरण कम्प्यूटेशनल समस्याओं को कम कर सकते हैं।
मुख्य विशेषताएँ और समान शब्दों के साथ अन्य तुलनाएँ
| विशेषताएँ | स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण | पर्यवेक्षित अध्ययन | बिना पर्यवेक्षण के सीखना |
|---|---|---|---|
| लेबलिंग आवश्यक | नहीं | हाँ | नहीं |
| डेटा दक्षता | उच्च | कम | मध्यम |
| स्थानांतरण सीखना | अक्सर | कभी-कभी | कभी-कभार |
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण में भविष्य के विकास में अधिक कुशल एल्गोरिदम, अन्य शिक्षण प्रतिमानों के साथ एकीकरण, उन्नत स्थानांतरण शिक्षण तकनीकें, तथा रोबोटिक्स और चिकित्सा जैसे व्यापक क्षेत्रों में अनुप्रयोग शामिल हैं।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
OneProxy द्वारा प्रदान किए गए प्रॉक्सी सर्वर विभिन्न तरीकों से स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण की सुविधा प्रदान कर सकते हैं। वे विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से सुरक्षित और कुशल डेटा स्क्रैपिंग को सक्षम करते हैं, जिससे स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए आवश्यक बड़ी मात्रा में लेबल रहित डेटा एकत्र करना संभव हो जाता है। इसके अलावा, वे विभिन्न क्षेत्रों में मॉडलों के वितरित प्रशिक्षण में सहायता कर सकते हैं।
सम्बंधित लिंक्स
- डीपमाइंड का स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण पर ब्लॉग
- स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण पर ओपनएआई का शोध
- स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण पर यान लेकुन का कार्य
यह लेख प्रायोजित है OneProxy, आपकी डेटा-संचालित आवश्यकताओं के लिए शीर्ष स्तरीय प्रॉक्सी सर्वर प्रदान करता है।
