Кои са някои примери за полу-контролирано обучение?
Полуконтролираното обучение е парадигма за машинно обучение, която попада между контролирано обучение (където всички данни са етикетирани) и неконтролирано обучение (където никакви данни не са етикетирани). При полу-контролирано обучение алгоритъмът се учи от комбинация от малко количество маркирани данни и голямо количество немаркирани данни. Този подход е особено полезен при получаване
Алгоритмите за машинно обучение могат да се научат да предвиждат или класифицират нови, невиждани данни. Какво включва проектирането на прогнозни модели на немаркирани данни?
Проектирането на прогнозни модели за немаркирани данни в машинното обучение включва няколко ключови стъпки и съображения. Немаркираните данни се отнасят за данни, които нямат предварително дефинирани целеви етикети или категории. Целта е да се разработят модели, които могат точно да прогнозират или класифицират нови, невиждани данни въз основа на модели и връзки, научени от наличните