Care sunt câteva exemple de învățare semi-supravegheată?
Învățarea semi-supravegheată este o paradigmă de învățare automată care se încadrează între învățarea supravegheată (unde toate datele sunt etichetate) și învățarea nesupravegheată (unde nu sunt etichetate date). În învățarea semi-supravegheată, algoritmul învață dintr-o combinație de o cantitate mică de date etichetate și o cantitate mare de date neetichetate. Această abordare este deosebit de utilă atunci când obțineți
Algoritmii de învățare automată pot învăța să prezică sau să clasifice date noi, nevăzute. Ce implică proiectarea modelelor predictive de date neetichetate?
Proiectarea modelelor predictive pentru date neetichetate în învățarea automată implică mai mulți pași și considerații cheie. Datele neetichetate se referă la datele care nu au etichete sau categorii țintă predefinite. Scopul este de a dezvolta modele care pot prezice sau clasifica cu exactitate date noi, nevăzute, pe baza modelelor și relațiilor învățate din datele disponibile.