अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग मशीनों को मूर्त और अमूर्त दोनों वस्तुओं को वर्गीकृत करने में सक्षम बनाने के लिए किया जाता है। मशीनों को वर्गीकृत करने या पहचानने के लिए जिन वस्तुओं की आवश्यकता होती है, वे उतनी ही भिन्न हो सकती हैं जितनी कि कक्षा के वीडियो से लेकर सर्वर पर डेटा चोरी के प्रयासों से निष्कर्ष निकालने के लिए छात्रों के सीखने के पैटर्न का उल्लेख करना। वस्तुओं के बारे में जानने और अनुमान लगाने के लिए, मशीनों को विभिन्न प्रकार के डेटा के बारे में लेबल, उथली जानकारी प्रदान की जाती है, जिसके आधार पर मशीनों को नियमित रूप से प्राप्त होने वाले बड़े, संरचित और असंरचित डेटा से सीखने की आवश्यकता होती है।
सिस्टम को प्रदान किया गया लेबल वाला थोड़ा सा डेटा कंप्यूटर सिस्टम के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में काम करता है। उसके बाद, सिस्टम को बड़ी मात्रा में बिना लेबल वाले डेटा को स्वीकार करने और सीखने की जरूरत है। हालांकि, प्रदान किया गया लेबल डेटा सिस्टम द्वारा प्राप्त किए जा रहे व्यापक प्रकार के लेबल रहित डेटा को वर्गीकृत करने में सहायक हो सकता है। उदाहरण के लिए, लेबल किए गए डेटा के रूप में, 104 डिग्री फ़ारेनहाइट से अधिक तापमान को उच्च बुखार के मामले के रूप में माना जाना चाहिए, लेकिन वास्तव में, ऐसा उच्च तापमान अन्य जटिलताओं के कारण भी हो सकता है। यह सिस्टम के लिए है कि वह मूल लेबल वाले डेटा का उपयोग करे और इसे प्राप्त किए गए बिना लेबल वाले डेटा की बड़ी मात्रा के बारे में अधिक जानें। सैद्धांतिक रूप से, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण को पर्यवेक्षित या अनुपयोगी शिक्षण की तुलना में सिस्टम के लिए एक बेहतर प्रशिक्षण पद्धति माना जा सकता है।
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