2024 Autore: Elizabeth Oswald | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-13 00:08
L'apprendimento semi-supervisionato è un tipo di apprendimento automatico. Si riferisce a un problema di apprendimento (e ad algoritmi progettati per il problema di apprendimento) che coinvolge una piccola parte di esempi etichettati e un gran numero di esempi non etichettati da cui un modello deve imparare e fare previsioni su nuovi esempi.
Cosa intendi per apprendimento semi-supervisionato?
L'apprendimento semi-supervisionato è un approccio all'apprendimento automatico che combina una piccola quantità di dati etichettati con una grande quantità di dati non etichettati durante l'allenamento. … L'apprendimento semi-supervisionato è anche di interesse teorico nell'apprendimento automatico e come modello per l'apprendimento umano.
Che cos'è un esempio di apprendimento semi-supervisionato?
Un esempio comune di applicazione dell'apprendimento semi-supervisionato è un classificatore di documenti di testo. … Quindi, l'apprendimento semi-supervisionato consente all'algoritmo di apprendere da una piccola quantità di documenti di testo etichettati classificando comunque una grande quantità di documenti di testo senza etichetta nei dati di addestramento.
Dove viene utilizzato l'apprendimento semi-supervisionato?
Analisi vocale: Poiché l'etichettatura dei file audio è un compito molto intenso, l'apprendimento semi-supervisionato è un approccio molto naturale per risolvere questo problema. Classificazione dei contenuti Internet: etichettare ogni pagina web è un processo poco pratico e non fattibile e quindi utilizza algoritmi di apprendimento semi-supervisionato.
Qual è la differenza tra supervisionato eapprendimento semi-supervisionato?
In un modello di apprendimento supervisionato, l'algoritmo apprende su un set di dati etichettato, fornendo una chiave di risposta che l'algoritmo può utilizzare per valutarne l'accuratezza sui dati di addestramento. … L'apprendimento semi-supervisionato prende una via di mezzo. Utilizza una piccola quantità di dati etichettati rafforzando un insieme più ampio di dati senza etichetta.
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