Ano ang ilang halimbawa ng semi-supervised learning?
Ang semi-supervised learning ay isang machine learning paradigm na nasa pagitan ng supervised learning (kung saan ang lahat ng data ay may label) at unsupervised learning (kung saan walang data na may label). Sa semi-supervised na pag-aaral, natututo ang algorithm mula sa isang kumbinasyon ng isang maliit na halaga ng may label na data at isang malaking halaga ng walang label na data. Ang diskarte na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag kumukuha
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Maaaring matuto ang mga algorithm ng machine learning na hulaan o uriin ang bago, hindi nakikitang data. Ano ang kinasasangkutan ng disenyo ng mga predictive na modelo ng walang label na data?
Ang disenyo ng mga predictive na modelo para sa walang label na data sa machine learning ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang at pagsasaalang-alang. Ang walang label na data ay tumutukoy sa data na walang mga paunang natukoy na target na label o kategorya. Ang layunin ay upang bumuo ng mga modelo na maaaring tumpak na mahulaan o uriin ang bago, hindi nakikitang data batay sa mga pattern at mga relasyon na natutunan mula sa magagamit