स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण

स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें एक सिस्टम पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए इनपुट डेटा का उपयोग करता है जिसमें डेटा को लेबल करने के लिए किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है। यह मशीन को पैटर्न, सहसंबंध और रुझानों की पहचान करने में मदद करने के लिए असंरचित डेटा का उपयोग करके काम करता है जिसका उपयोग वह नए डेटा को सटीक रूप से वर्गीकृत और भविष्यवाणी करने के लिए कर सकता है। पर्यवेक्षित शिक्षण के विपरीत, जिसमें मानव को कदम बढ़ाने और डेटा को लेबल करने की आवश्यकता होती है, स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण एक प्रणाली को बिना किसी मैन्युअल हस्तक्षेप के सीखने में सक्षम बनाता है।

स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण की अवधारणा सुदृढीकरण शिक्षण से उभरी, जिसे पहली बार 1950 के दशक के अंत में विकसित किया गया था। तब से यह अध्ययन के अपने अलग क्षेत्र में विकसित हो गया है और कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, रोबोटिक्स और जैव सूचना विज्ञान जैसे क्षेत्रों में विभिन्न व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगा है।

स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण दो मुख्य श्रेणियों में आता है: पूर्व-प्रशिक्षित और ऑनलाइन शिक्षण। पूर्व-प्रशिक्षित शिक्षण एक पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए मौजूदा डेटा सेट का उपयोग करता है, जबकि ऑनलाइन शिक्षण लगातार अपने मॉडल को अपडेट करता है क्योंकि यह नया डेटा प्राप्त करता है।

पूर्व-प्रशिक्षित स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण एक लेबल किए गए डेटा सेट को लेकर और उस पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करके काम करता है। फिर मॉडल का उपयोग नए डेटा में पैटर्न की पहचान करने और उन पैटर्न के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है। इस दृष्टिकोण का उपयोग उन डेटा सेटों के लिए किया जाता है जो मनुष्यों द्वारा लेबल किए जाने के लिए बहुत बड़े हैं, जैसे कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों के लिए छवि डेटासेट।

ऑनलाइन स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण, जिसे सुदृढीकरण शिक्षण के रूप में भी जाना जाता है, एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसमें एक प्रणाली को अपने वातावरण से प्राप्त फीडबैक के आधार पर अपने व्यवहार को समायोजित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इस प्रकार की शिक्षा एक प्रणाली को समय के साथ सीखने और नई स्थितियों और डेटा के अनुकूल होने में सक्षम बनाती है।

स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग कंप्यूटर विज़न से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और रोबोटिक्स तक विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जा सकता है। यह एक शक्तिशाली उपकरण है जिसके कई संभावित उपयोग हैं, और आने वाले वर्षों में यह मशीन लर्निंग का और भी महत्वपूर्ण हिस्सा बनने की संभावना है।