Semi-toesig leer is 'n tipe masjienleer. Dit verwys na 'n leerprobleem (en algoritmes wat vir die leerprobleem ontwerp is) wat 'n klein gedeelte van benoemde voorbeelde en 'n groot aantal ongemerkte voorbeelde behels waaruit 'n model moet leer en voorspellings oor nuwe voorbeelde moet maak.
Wat bedoel jy met semi-toesig leer?
Semi-toesig leer is 'n benadering tot masjienleer wat 'n klein hoeveelheid gemerkte data kombineer met 'n groot hoeveelheid ongemerkte data tydens opleiding. … Semi-toesig leer is ook van teoretiese belang in masjienleer en as 'n model vir menslike leer.
Wat is semi-toesig leervoorbeeld?
'n Algemene voorbeeld van 'n toepassing van semi-toesig leer is 'n teksdokumentklassifiseerder. … Dus, semi-toesig leer maak dit vir die algoritme moontlik om uit 'n klein hoeveelheid benoemde teksdokumente te leer terwyl dit steeds 'n groot hoeveelheid ongeëtiketteerde teksdokumente in die opleidingsdata klassifiseer.
Waar word semi-toesig leer gebruik?
Spraakanalise: Aangesien die etikettering van oudiolêers 'n baie intensiewe taak is, is semi-toesigleer 'n baie natuurlike benadering om hierdie probleem op te los. Internetinhoudklassifikasie: Om elke webblad te benoem is 'n onpraktiese en onuitvoerbare proses en gebruik dus semi-toesig-leeralgoritmes.
Wat is die verskil tussen onder toesig ensemi-toesig leer?
In 'n leermodel onder toesig, leer die algoritme op 'n benoemde datastel, wat 'n antwoordsleutel verskaf wat die algoritme kan gebruik om die akkuraatheid daarvan op opleidingsdata te evalueer. … Semi-toesig leer neem 'n middelweg. Dit gebruik 'n klein hoeveelheid benoemde data wat 'n groter stel ongeëtiketteerde data versterk.
