अव्यवस्थित अधिगम में मॉडल क्या खोजता है?
What does a model find in unsupervised learning?
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A. आंकड़ों में छिपे समूह या पैटर्नHidden groups or patterns in data
Simple Explanation
अव्यवस्थित अधिगम में डेटा के साथ पहले से लक्ष्य लेबल या सही उत्तर नहीं दिए जाते। मॉडल समानताओं और भिन्नताओं के आधार पर आंकड़ों में छिपे समूह, संबंध या पैटर्न खोजता है। क्लस्टरिंग इसका सामान्य उदाहरण है। विकल्प B और C पर्यवेक्षित अधिगम से अधिक संबंधित हैं, क्योंकि उनमें ज्ञात लक्ष्य या आउटपुट होते हैं। परीक्षा टिप: बिना लेबल वाले डेटा में समूह या पैटर्न पहचानना अव्यवस्थित अधिगम का संकेत है। / In unsupervised learning, the data does not come with predefined target labels or correct answers. The model looks for hidden groups, relationships, or patterns by examining similarities and differences in the data. Clustering is a common example. Options B and C are more closely associated with supervised learning because they use known targets or outputs. Exam tip: finding groups or patterns in unlabelled data indicates unsupervised learning.
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