Vilka är några exempel på semi-övervakat lärande?
Tisdag, 27 februari 2024
by Patricia Manuelita Izquierdo Sarmiento
Semi-övervakad inlärning är ett maskininlärningsparadigm som faller mellan övervakat lärande (där all data är märkt) och oövervakad inlärning (där ingen data är märkt). I semi-övervakat lärande lär sig algoritmen från en kombination av en liten mängd märkt data och en stor mängd omärkt data. Detta tillvägagångssätt är särskilt användbart när du skaffar
Maskininlärningsalgoritmer kan lära sig att förutsäga eller klassificera ny, osynlig data. Vad innebär utformningen av prediktiva modeller av omärkta data?
Torsdag, 24 augusti 2023
by Wojciech Cieslisnki
Utformningen av prediktiva modeller för omärkta data i maskininlärning involverar flera viktiga steg och överväganden. Omärkta data avser data som inte har fördefinierade måletiketter eller kategorier. Målet är att utveckla modeller som exakt kan förutsäga eller klassificera ny, osynlig data baserat på mönster och relationer som lärts av tillgängliga