अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण (SSL) एक मशीन लर्निंग प्रतिमान है जो लेबल किए गए उदाहरणों के एक छोटे समूह के साथ-साथ बिना लेबल वाले डेटा के एक बड़े पूल का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करता है। बिना लेबल वाले डेटा में निहित संरचना का लाभ उठाकर, SSL पूरी तरह से पर्यवेक्षित मॉडल के करीब सटीकता प्राप्त करता है, जबकि बहुत कम महंगी मैन्युअल लेबल की आवश्यकता होती है — जिससे यह तब व्यावहारिक हो जाता है जब लेबलिंग महंगी, धीमी या संसाधन-बाधित होती है।
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स्रोत
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
- Zhu, X. (2005). Semi-supervised learning literature survey. Technical Report 1530, University of Wisconsin-Madison. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning (Combined Labeled and Unlabeled Data Training). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-learning
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