Jaké jsou některé příklady učení se částečně pod dohledem?
Úterý, 27 2024 února
by Patricia Manuelita Izquierdo Sarmiento
Semi-supervised learning je paradigma strojového učení, které spadá mezi učení pod dohledem (kde jsou všechna data označena) a učení bez dozoru (kde nejsou označena žádná data). Při učení se částečně pod dohledem se algoritmus učí z kombinace malého množství označených dat a velkého množství neoznačených dat. Tento přístup je zvláště užitečný při získávání
Algoritmy strojového učení se mohou naučit předpovídat nebo klasifikovat nová, neviditelná data. Co zahrnuje návrh prediktivních modelů neoznačených dat?
Čtvrtek, 24 2023 srpna
by Wojciech Cieslisnki
Návrh prediktivních modelů pro neoznačená data ve strojovém učení zahrnuje několik klíčových kroků a úvah. Neoznačená data se týkají dat, která nemají předem definované cílové štítky nebo kategorie. Cílem je vyvinout modely, které dokážou přesně předvídat nebo klasifikovat nová, neviditelná data na základě vzorců a vztahů získaných z dostupných