बिना लेबल वाला डेटा: मशीन लर्निंग में इसके महत्व और चुनौतियों को समझना
अनलेबल्ड का तात्पर्य किसी ऐसी चीज़ से है जिसके साथ कोई लेबल या नाम जुड़ा नहीं है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, बिना लेबल वाला डेटा वह डेटा है जिसे किसी विशिष्ट श्रेणी या वर्ग के साथ वर्गीकृत या टैग नहीं किया गया है। इस प्रकार के डेटा को "अनसुपरवाइज्ड" डेटा के रूप में भी जाना जाता है, क्योंकि इसमें मानव ऑपरेटर से कोई पर्यवेक्षण या मार्गदर्शन नहीं होता है। इसके विपरीत, लेबल किया गया डेटा वह डेटा होता है जिसे किसी विशिष्ट श्रेणी या वर्ग के साथ मैन्युअल रूप से वर्गीकृत या टैग किया गया है। इस प्रकार के डेटा का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है और पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए यह आवश्यक है।
बिना लेबल वाले डेटा के उदाहरणों में शामिल हैं:
1. बिना किसी टेक्स्ट या लेबल वाली छवियाँ.
2. बिना किसी प्रतिलेख या टैग के ऑडियो रिकॉर्डिंग.
3. बिना किसी संदर्भ या व्याख्या के किसी उपकरण से सेंसर रीडिंग।
4। बिना किसी वर्गीकरण या टैग के सोशल मीडिया पोस्ट। बिना लेबल वाले डेटा के साथ काम करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि इसका विश्लेषण या व्याख्या कैसे करें, इस पर कोई स्पष्ट मार्गदर्शन नहीं है। हालाँकि, मशीन लर्निंग में हाल की प्रगति ने क्लस्टरिंग, विसंगति का पता लगाने और आयामी कमी जैसी तकनीकों का उपयोग करके बिना लेबल वाले डेटा से अंतर्दृष्टि और अर्थ निकालना संभव बना दिया है।
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