Как использовать сложный сетевой полуконтролируемый метод для маркировки ваших данных Объем доступных данных быстро растет, что, с одной стороны, отлично подходит для моделей и практиков машинного обучения, поскольку позволит разрабатывать новые решения в этой области. С другой стороны, большая часть этих данных не маркируется, а процесс маркировки обычно дорог и громоздок [1]. Учитывая тот факт, что большинство решений для машинного обучения ограничены парадигмой контролируемого..