El ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ (ಅಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ವಿಧಾನಗಳು (ಅಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ). ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ದಿ ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ದೊಡ್ಡ ಸೆಟ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದುಬಾರಿ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯಗಳು.

– ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ➡️ ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?

• ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು? ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
• ಎನ್ ಎಲ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಡೇಟಾ.
• ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ರಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಳಗಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
• El ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಇದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಸಣ್ಣ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ದೊಡ್ಡ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
• ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ದುಬಾರಿ ಅಥವಾ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಸಮೃದ್ಧಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು.
• El ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
• ಗೆ ಕೀ ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಅವರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದೆ.

ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ

ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

1. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?

1. ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ.
2. ಈ ವಿಧಾನವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮತ್ತು ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

1. ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮಾದರಿಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ.
2. El ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

3. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

1. El ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

4. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳು ಯಾವುವು?

1. El ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
2. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

5. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಿತಿಗಳು ಯಾವುವು?

1. ಒಂದು ಮಿತಿ ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು, ಅದು ಅದರ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
2. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮಾದರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲು ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

6. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?

1. ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಅವುಗಳು ಲೇಬಲ್ ಪ್ರಸರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
2. ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮಾದರಿಯು ಭಾಗಶಃ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

7. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಪಾತ್ರವೇನು?

1. ನಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾ ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರಚನೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಮಾದರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅವು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
2. ಈ ಡೇಟಾವು ಮಾದರಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

8. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ?

1. ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ನಿಖರತೆ, ಸಂಪೂರ್ಣತೆ, F1-ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶ (AUC) ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

9. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ನೈಜ-ಜೀವನದ ಅನ್ವಯಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಯಾವುವು?

1. El ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಇದನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ, ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ವಂಚನೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಷಯದ ಶಿಫಾರಸು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದದಲ್ಲೂ ಇದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

10. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಯಾವುವು?

1. ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಕ್ಲೈಮೇಟ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಅವು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
2. ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಮಾನತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಹ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.