A félig felügyelt tanulás a gépi tanulás egyik fajtája. Olyan tanulási problémára (és a tanulási problémára tervezett algoritmusokra) utal, amelyek a címkézett példák kis részét és nagyszámú címkézetlen példát foglalnak magukban, amelyekből a modellnek tanulnia kell, és előrejelzéseket kell készítenie az új példákra vonatkozóan.
Mit értesz félig felügyelt tanulás alatt?
A félig felügyelt tanulás a gépi tanulás olyan megközelítése, amely kis mennyiségű címkézett adatot nagy mennyiségű címkézetlen adattal kombinál a képzés során. … A félig felügyelt tanulás elméletileg is érdekes a gépi tanulásban, és mint az emberi tanulás modellje.
Mi az a félig felügyelt tanulási példa?
A félig felügyelt tanulás alkalmazásának általános példája egy szöveges dokumentum osztályozó. … Tehát a félig felügyelt tanulás lehetővé teszi, hogy az algoritmus kis mennyiségű címkézett szöveges dokumentumból tanuljon, miközben továbbra is nagy mennyiségű címkézetlen szöveges dokumentumot osztályoz a betanítási adatokban.
Hol használják a félig felügyelt tanulást?
Beszédelemzés: Mivel az audiofájlok címkézése nagyon intenzív feladat, a félig felügyelt tanulás nagyon természetes módszer a probléma megoldására. Internetes tartalom besorolása: Az egyes weboldalak címkézése nem praktikus és kivitelezhetetlen folyamat, ezért félig felügyelt tanulási algoritmusokat használ.
Mi a különbség a felügyelt és afélig felügyelt tanulás?
A felügyelt tanulási modellben az algoritmus egy címkézett adatkészleten tanul, és egy válaszkulcsot biztosít, amelyet az algoritmus felhasználhat a betanítási adatok pontosságának értékelésére. … A félig felügyelt tanulás középutat vesz fel. Kis mennyiségű címkézett adatot használ, megerősítve a címkézetlen adatok nagyobb halmazát.
