Polunadzirano učenje je vrsta strojnog učenja. Odnosi se na problem učenja (i algoritme dizajnirane za problem učenja) koji uključuje mali dio označenih primjera i veliki broj neobilježenih primjera iz kojih model mora učiti i predviđati nove primjere.
Što mislite pod polunadziranim učenjem?
Polunadzirano učenje je pristup strojnom učenju koji kombinira malu količinu označenih podataka s velikom količinom neoznačenih podataka tijekom treninga. … Polunadzirano učenje također je od teoretskog interesa za strojno učenje i kao model za ljudsko učenje.
Što je primjer polunadziranog učenja?
Uobičajeni primjer primjene polunadziranog učenja je klasifikator tekstualnih dokumenata. … Dakle, polunadzirano učenje omogućuje algoritmu da uči iz male količine označenih tekstualnih dokumenata dok još uvijek klasificira veliku količinu neoznačenih tekstualnih dokumenata u podatke o obuci.
Gdje se koristi polunadzirano učenje?
Analiza govora: Budući da je označavanje audio datoteka vrlo intenzivan zadatak, polunadzirano učenje je vrlo prirodan pristup rješavanju ovog problema. Klasifikacija internetskog sadržaja: Označavanje svake web stranice je nepraktičan i neizvediv proces i stoga se koriste polunadzirani algoritmi učenja.
Koja je razlika između nadziranog ipolunadzirano učenje?
U modelu nadziranog učenja, algoritam uči na označenom skupu podataka, pružajući ključ odgovora koji algoritam može koristiti za procjenu svoje točnosti na podacima o obuci. … Polunadzirano učenje zauzima srednji put. Koristi malu količinu označenih podataka koji podupiru veći skup neoznačenih podataka.
