मशीन लर्निंग में एक अप्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है क्योंकि इसका उद्देश्य पूर्वनिर्धारित लेबल के बिना डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को ढूंढना है। हालाँकि बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में लेबल किए गए डेटा का उपयोग शामिल नहीं है, फिर भी मॉडल को डेटा की अंतर्निहित संरचना को सीखने और सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए एक प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में प्रशिक्षण प्रक्रिया में क्लस्टरिंग, आयामीता में कमी और विसंगति का पता लगाने जैसी तकनीकें शामिल हैं।
क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, जैसे कि के-मीन्स क्लस्टरिंग या पदानुक्रमित क्लस्टरिंग, आमतौर पर उनकी विशेषताओं के आधार पर समान डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहित करने के लिए बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में उपयोग किया जाता है। ये एल्गोरिदम डेटा को समूहों में विभाजित करके मॉडल को डेटा के भीतर पैटर्न और संरचनाओं की पहचान करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, ग्राहक विभाजन में, क्लस्टरिंग एल्गोरिदम ग्राहकों को उनके क्रय व्यवहार या जनसांख्यिकीय जानकारी के आधार पर समूहित कर सकता है, जिससे व्यवसायों को विशिष्ट विपणन रणनीतियों के साथ विशिष्ट ग्राहक खंडों को लक्षित करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) या टी-एसएनई जैसी डायमेंशनलिटी रिडक्शन तकनीक, डेटा की अंतर्निहित संरचना को संरक्षित करते हुए डेटा में सुविधाओं की संख्या को कम करने के लिए बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में भी आवश्यक हैं। डेटा की आयामीता को कम करके, ये तकनीकें मॉडल को डेटा के भीतर जटिल संबंधों की कल्पना और व्याख्या करने में मदद करती हैं। उदाहरण के लिए, छवि प्रसंस्करण में, महत्वपूर्ण दृश्य जानकारी को बनाए रखते हुए छवियों को संपीड़ित करने के लिए आयामीता में कमी का उपयोग किया जा सकता है, जिससे बड़े डेटासेट का विश्लेषण और प्रसंस्करण करना आसान हो जाता है।
विसंगति का पता लगाना अप्रशिक्षित शिक्षण का एक और महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है, जहां मॉडल डेटा में आउटलेर्स या असामान्य पैटर्न की पहचान करता है जो सामान्य व्यवहार से विचलित होते हैं। विसंगति का पता लगाने वाले एल्गोरिदम, जैसे कि आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट या वन-क्लास एसवीएम, का उपयोग वित्तीय लेनदेन में धोखाधड़ी गतिविधियों, साइबर सुरक्षा में नेटवर्क घुसपैठ, या पूर्वानुमानित रखरखाव में उपकरण विफलताओं का पता लगाने के लिए किया जाता है। ये एल्गोरिदम प्रशिक्षण के दौरान डेटा में सामान्य पैटर्न सीखते हैं और उन उदाहरणों को चिह्नित करते हैं जो इन पैटर्न के अनुरूप नहीं होते हैं।
यद्यपि अप्रशिक्षित शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं होती है, फिर भी वे डेटा की अंतर्निहित संरचना को सीखने और क्लस्टरिंग, आयामीता में कमी और विसंगति का पता लगाने जैसी तकनीकों के माध्यम से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए एक प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजरते हैं। अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, व्यवसाय और संगठन अपने डेटा में छिपे हुए पैटर्न को उजागर कर सकते हैं, सूचित निर्णय ले सकते हैं और आज की डेटा-संचालित दुनिया में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल कर सकते हैं।
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