Er semi-overvåket maskinlæring?

Innholdsfortegnelse:

Er semi-overvåket maskinlæring?
Er semi-overvåket maskinlæring?
Anonim

Semiveiledet læring er en type maskinlæring. Det refererer til et læringsproblem (og algoritmer designet for læringsproblemet) som involverer en liten del av merkede eksempler og et stort antall umerkede eksempler som en modell må lære og forutsi nye eksempler fra.

Hva mener du med semi-veiledet læring?

Semi-veiledet læring er en tilnærming til maskinlæring som kombinerer en liten mengde merket data med en stor mengde umerket data under trening. … Semi-veiledet læring er også av teoretisk interesse i maskinlæring og som en modell for menneskelig læring.

Hva er semi-veiledet læringseksempel?

Et vanlig eksempel på en anvendelse av semi-veiledet læring er en tekstdokumentklassifisering. … Så, semi-overvåket læring gjør det mulig for algoritmen å lære fra en liten mengde merkede tekstdokumenter mens den fortsatt klassifiserer en stor mengde umerkede tekstdokumenter i opplæringsdataene.

Hvor brukes semi-veiledet læring?

Taleanalyse: Siden merking av lydfiler er en svært intensiv oppgave, er semi-overvåket læring en veldig naturlig tilnærming for å løse dette problemet. Klassifisering av Internettinnhold: Merking av hver nettside er en upraktisk og ugjennomførbar prosess og bruker derfor semi-overvåket læringsalgoritmer.

Hva er forskjellen mellom overvåket ogsemi-veiledet læring?

I en overvåket læringsmodell lærer algoritmen på et merket datasett, og gir en svarnøkkel som algoritmen kan bruke til å evaluere nøyaktigheten på treningsdata. … Semi-veiledet læring tar en middelvei. Den bruker en liten mengde merket data som støtter et større sett med umerkede data.

Anbefalt: