Halvövervakad inlärning är en typ av maskininlärning. Det hänvisar till ett inlärningsproblem (och algoritmer utformade för inlärningsproblemet) som involverar en liten del av märkta exempel och ett stort antal omärkta exempel från vilka en modell måste lära sig och göra förutsägelser om nya exempel.
Vad menar du med semi-övervakat lärande?
Halvövervakad inlärning är en metod för maskininlärning som kombinerar en liten mängd märkt data med en stor mängd omärkt data under träning. … Semi-övervakad inlärning är också av teoretiskt intresse för maskininlärning och som en modell för mänskligt lärande.
Vad är ett exempel på semi-övervakat lärande?
Ett vanligt exempel på en tillämpning av semi-övervakat lärande är en textdokumentklassificerare. … Så, semi-övervakad inlärning gör det möjligt för algoritmen att lära sig av en liten mängd märkta textdokument samtidigt som den klassificerar en stor mängd omärkta textdokument i träningsdatan.
Var används semi-övervakat lärande?
Talanalys: Eftersom märkning av ljudfiler är en mycket intensiv uppgift, är semiövervakad inlärning en mycket naturlig metod för att lösa detta problem. Klassificering av internetinnehåll: Att märka varje webbsida är en opraktisk och omöjlig process och använder därför semi-övervakade inlärningsalgoritmer.
Vad är skillnaden mellan övervakad ochsemi-övervakad inlärning?
I en övervakad inlärningsmodell lär sig algoritmen på en märkt datauppsättning, vilket ger en svarsnyckel som algoritmen kan använda för att utvärdera dess noggrannhet på träningsdata. … Semi-övervakat lärande tar en medelväg. Den använder en liten mängd märkt data som stärker en större uppsättning omärkta data.
