Uczenie częściowo nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego. Odnosi się do problemu uczenia się (i algorytmów zaprojektowanych dla problemu uczenia się), który obejmuje małą część przykładów oznaczonych etykietą i dużą liczbę przykładów nieoznaczonych, z których model musi się uczyć i przewidywać nowe przykłady.
Co rozumiesz przez naukę częściowo nadzorowaną?
Uczenie częściowo nadzorowane to podejście do uczenia maszynowego, które podczas szkolenia łączy niewielką ilość danych oznaczonych etykietą z dużą ilością danych nieoznakowanych. … Częściowo nadzorowane uczenie się jest również przedmiotem zainteresowania teoretycznego w uczeniu maszynowym i jako model uczenia się przez ludzi.
Co to jest przykład uczenia się częściowo nadzorowanego?
Częstym przykładem zastosowania uczenia częściowo nadzorowanego jest klasyfikator dokumentów tekstowych. … Tak więc uczenie częściowo nadzorowane pozwala algorytmowi uczyć się na podstawie niewielkiej liczby dokumentów tekstowych z etykietami, jednocześnie klasyfikując dużą liczbę dokumentów tekstowych bez etykiet w danych szkoleniowych.
Gdzie wykorzystywane jest uczenie częściowo nadzorowane?
Analiza mowy: Ponieważ etykietowanie plików audio jest bardzo intensywnym zadaniem, nauka częściowo nadzorowana jest bardzo naturalnym podejściem do rozwiązania tego problemu. Klasyfikacja treści internetowych: Oznaczanie każdej strony internetowej jest procesem niepraktycznym i niewykonalnym, dlatego wykorzystuje się algorytmy uczenia częściowo nadzorowanego.
Jaka jest różnica między nadzorowanym anauka częściowo nadzorowana?
W modelu uczenia nadzorowanego algorytm uczy się na oznaczonym zbiorze danych, zapewniając klucz odpowiedzi, którego algorytm może użyć do oceny dokładności danych uczących. … Częściowo nadzorowane uczenie się występuje pośrodku. Wykorzystuje niewielką ilość oznaczonych danych, wzmacniając większy zestaw nieoznakowanych danych.