Semi-supervised leren is een vorm van machinaal leren. Het verwijst naar een leerprobleem (en algoritmen die zijn ontworpen voor het leerprobleem) met een klein deel van gelabelde voorbeelden en een groot aantal niet-gelabelde voorbeelden waarvan een model moet leren en voorspellingen moet doen over nieuwe voorbeelden.
Wat bedoel je met semi-gesuperviseerd leren?
Semi-supervised learning is een benadering van machine learning die een kleine hoeveelheid gelabelde data combineert met een grote hoeveelheid ongelabelde data tijdens de training. … Semi-supervised learning is ook van theoretisch belang bij machinaal leren en als model voor menselijk leren.
Wat is een voorbeeld van semi-gesuperviseerd leren?
Een veelvoorkomend voorbeeld van een toepassing van semi-gesuperviseerd leren is een classificator voor tekstdocumenten. … Dus semi-gesuperviseerd leren stelt het algoritme in staat om te leren van een klein aantal gelabelde tekstdocumenten, terwijl het nog steeds een groot aantal niet-gelabelde tekstdocumenten classificeert in de trainingsgegevens.
Waar wordt semi-gesuperviseerd leren gebruikt?
Spraakanalyse: Aangezien het labelen van audiobestanden een zeer intensieve taak is, is leren onder toezicht een heel natuurlijke benadering om dit probleem op te lossen. Classificatie van internetinhoud: het labelen van elke webpagina is een onpraktisch en onhaalbaar proces en maakt daarom gebruik van semi-gesuperviseerde leeralgoritmen.
Wat is het verschil tussen onder toezicht ensemi-gesuperviseerd leren?
In een gesuperviseerd leermodel leert het algoritme op een gelabelde dataset, wat een antwoordsleutel oplevert die het algoritme kan gebruiken om de nauwkeurigheid ervan op trainingsgegevens te evalueren. … Semi-supervised learning neemt een middenweg. Het gebruikt een kleine hoeveelheid gelabelde gegevens ter ondersteuning van een grotere set niet-gelabelde gegevens.