প্রশ্ন:
আধা তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা কেন মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সহায়ক মডেল?
উত্তর:আধা-তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা মেশিন লার্নিং এবং গভীর শেখার প্রক্রিয়াগুলির একটি গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ, কারণ এটি উল্লেখযোগ্য উপায়ে মেশিন লার্নিং সিস্টেমের সক্ষমতা প্রসারিত করে এবং বৃদ্ধি করে।
প্রথমত, আজকের নবজাতক মেশিন লার্নিং ইন্ডাস্ট্রিতে কম্পিউটার প্রশিক্ষণের জন্য দুটি মডেল প্রকাশিত হয়েছে: এগুলিকে তদারকি করা এবং নিরীক্ষণ ব্যবস্থা বলা হয়। তারা তত্ত্বাবধানে পড়াশোনায় মৌলিকভাবে পৃথক যে কোনও ফলাফল নির্ধারণের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে এবং নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষায় প্রশিক্ষণের ডেটা সেটে প্রতিটি বস্তুর বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করার মাধ্যমে লেবেলযুক্ত ডেটা থেকে এক্সট্রপোলটিং জড়িত।
| ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ |
বিশেষজ্ঞরা বিভিন্ন বিভিন্ন উদাহরণ ব্যবহার করে এটি ব্যাখ্যা করেন: প্রশিক্ষণ সংস্থায় থাকা বস্তুগুলি ফল বা রঙিন আকার বা ক্লায়েন্ট অ্যাকাউন্টগুলিই হোক না কেন, তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে সাধারণতা হ'ল প্রযুক্তিটি সেই বিষয়গুলি কী তা জেনে শুরু করে - প্রাথমিক শ্রেণিবদ্ধকরণ ইতিমধ্যে তৈরি করা হয়েছে । বিপরীতভাবে, অকার্যকর শেখার ক্ষেত্রে, প্রযুক্তিটি এখনও-অপ-সংজ্ঞায়িত আইটেমগুলিকে দেখায় এবং নিজস্ব মানদণ্ডের নিজস্ব ব্যবহার অনুসারে এগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করে। এটিকে কখনও কখনও "স্ব-শিক্ষার" হিসাবেও উল্লেখ করা হয়।
এটি, তারপর, আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষার প্রাথমিক উপযোগিতা: এটি "উভয়ের মধ্যে সেরা" পদ্ধতির জন্য লেবেলযুক্ত এবং লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহারের সম্মিলন করে।
তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা প্রযুক্তিটিকে আরও বেশি দিকনির্দেশনা দেয় তবে এটি ব্যয়বহুল, শ্রমনির্ভর, ক্লান্তিকর হতে পারে এবং আরও অনেক প্রচেষ্টা প্রয়োজন require নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষণ আরও "স্বয়ংক্রিয়", তবে ফলাফলগুলি খুব কম সঠিক হতে পারে।
সুতরাং লেবেলযুক্ত ডেটার একটি সেট (প্রায়শই জিনিসগুলির বৃহত্ স্কিমের মধ্যে একটি ছোট সেট) ব্যবহার করে একটি আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষার পদ্ধতি কার্যকরভাবে সিস্টেমকে আরও শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য "প্রাইম" কার্যকরভাবে প্রয়োগ করে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন কোনও মেশিন লার্নিং সিস্টেম বাইনারি মানদণ্ড (কালো বনাম সাদা) অনুযায়ী 100 টি আইটেম সনাক্ত করার চেষ্টা করছে। কেবলমাত্র প্রতিটি (একটি সাদা, একটি কালো) একটি লেবেলযুক্ত উদাহরণ থাকা এবং তারপরে যেকোন মানদণ্ডটি সর্বোত্তম, তারপরে অবশিষ্ট "ধূসর" আইটেমগুলি ক্লাস্টার করা এটি অত্যন্ত কার্যকর হতে পারে। যত তাড়াতাড়ি two দুটি আইটেম লেবেল করা হয়, তবুও, নিরীক্ষণযোগ্য পড়াশোনা আধা তত্ত্বাবধানে শিক্ষায় পরিণত হয়।
আধা-তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা পরিচালনার ক্ষেত্রে ইঞ্জিনিয়াররা সিদ্ধান্তহীনতার দিকে ঘনিষ্ঠভাবে নজর রাখেন যা মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলিকে এক বা অন্য লেবেলযুক্ত ফলাফলের দিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে প্রভাব ফেলে যে লেবেলযুক্ত ডেটা মূল্যায়ন করার সময়। তারা যে কোনও বাস্তবায়নে আধা তত্ত্বাবধানের শিক্ষাকে কীভাবে সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করবে: উদাহরণস্বরূপ, একটি আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষাগত অ্যালগরিদম একটি "ওয়ান-টু" পদ্ধতির জন্য একটি বিদ্যমান আনসআপ অ্যালগরিদমকে "চারপাশে" মোড়ানো করতে পারে।
একটি ঘটনা হিসাবে আধা-তত্ত্বাবধানে পড়াশোনাটি মেশিন লার্নিংয়ের সীমান্তকে এগিয়ে রাখার বিষয়ে নিশ্চিত, কারণ এটি আরও কার্যকর এবং আরও দক্ষ মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য সমস্ত ধরণের নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।
