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शब्द "unsupervised" की जड़ें 15वीं शताब्दी में हैं। "Un-" एक उपसर्ग है जिसका अर्थ "not" या "opposite of," है और "supervise" एक क्रिया है जिसका अर्थ "to watch or direct over" कुछ या कोई है। शब्द "supervise" खुद लैटिन "super," से आया है जिसका अर्थ "above," है और "videre," का अर्थ "to see." है शब्द "unsupervised" का पहली बार 16वीं शताब्दी में इस्तेमाल किया गया था, और इसका शाब्दिक अर्थ "not supervised" या "without survey or direction." है। शुरुआत में, इसका इस्तेमाल व्यापक अर्थ में किसी ऐसी चीज़ का वर्णन करने के लिए किया जाता था जिसकी निगरानी या नियंत्रण नहीं किया जाता था, जैसे कि बिना निगरानी वाला बच्चा या बिना निगरानी वाला ऑपरेशन। समय के साथ, इस शब्द ने विभिन्न संदर्भों में अधिक विशिष्ट अर्थ ग्रहण किए हैं, जैसे कि शिक्षा (स्वतंत्र रूप से काम करने वाले छात्र), बाल देखभाल (अकेले छोड़े गए बच्चे), या व्यवसाय (बिना निगरानी वाला सॉफ़्टवेयर सिस्टम)। इसके विकास के बावजूद, "unsupervised" का मूल अर्थ वही रहता है: ऐसी चीज़ जिस पर किसी अन्य व्यक्ति या प्राधिकरण द्वारा नज़र नहीं रखी जा रही हो या जिसका निर्देशन नहीं किया जा रहा हो।
विशेषण
निगरानी नहीं की गई
इस अध्ययन में डेटा का विश्लेषण करने के लिए जिस क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया था, वह अप्रशिक्षित था, अर्थात डेटा बिंदुओं को समूहीकृत करने के लिए इसमें पूर्व ज्ञान या लेबल की आवश्यकता नहीं थी।
शोधकर्ता ने छवि डेटासेट पर जिस तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया, उसमें अपर्यवेक्षित शिक्षण विधियों का उपयोग किया गया, जिससे नेटवर्क को डेटा में पैटर्न और विशेषताओं को स्वयं सीखने की अनुमति मिली।
शोधकर्ताओं ने बिना किसी पूर्वनिर्धारित लेबल या श्रेणी के एक बड़े, जटिल डेटासेट में अंतर्निहित संरचनाओं और संबंधों की पहचान करने के लिए एक अपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग प्रयोग किया।
अपर्यवेक्षित मोड में, सॉफ्टवेयर टूल डेटा में दिलचस्प पैटर्न, विसंगतियों और समूहों का पता लगाने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय और संभाव्यतावादी तरीकों को लागू करता है।
इस शोधपत्र में प्रयुक्त अपर्यवेक्षित तकनीकों ने डेटा के वितरण और संरचना के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान की, जो भविष्य के अनुसंधान और परिकल्पना परीक्षण में सहायक हो सकती है।
चूंकि प्रणाली को अप्रशिक्षित रूप से प्रशिक्षित किया गया था, इसलिए यह पहले से अज्ञात पैटर्नों की खोज कर सकती है तथा पर्यवेक्षित एल्गोरिदम की तुलना में अधिक परिष्कृत और सूक्ष्म विश्लेषण कर सकती है।
अपर्यवेक्षित शिक्षण में, मॉडल को डेटा में छिपी संरचनाओं और समूहों को खोजने के लिए छोड़ दिया जाता है, जिससे नए और अप्रत्याशित संबंधों की खोज की जा सकती है।
अपर्यवेक्षित शिक्षण प्रक्रिया के दौरान, मॉडल केवल अंतर्निहित पैटर्न और संरचनाओं के आधार पर इनपुट में प्रतिकूलताओं और समानताओं की पहचान करता है।
इस अपर्यवेक्षित अनुप्रयोग में, मॉडल केवल उनकी देखी गई विशेषताओं और संबंधों के आधार पर डेटा में उपसमूहों की संभावित उपस्थिति और प्रकार का अनुमान लगाता है।
अपर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम की सफलता और प्रभावशीलता डेटा के प्रकार, आकार और जटिलता के साथ-साथ विश्लेषण में प्रयुक्त विशेषताओं और चरों की गुणवत्ता और मात्रा पर भी निर्भर करती है।
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