Публикации по теме 'semi-supervised-learning'
Активное обучение, машина встречает человека
Создание вашей первой активной среды обучения
В настоящее время компании часто владеют огромными объемами данных, однако они не могут в полной мере использовать эти данные в случаях использования машинного обучения из-за отсутствия меток .
Маркировка данных может быть довольно дорогостоящей задачей, поэтому, когда метки необходимы, нам нужно тщательно продумать нашу стратегию их получения. Наивной стратегией было бы случайным образом выбирать наши неразмеченные данные, но что, если..
Научитесь полуконтролируемому обучению на дегустации еды!
Представьте себе ситуацию, что вы не знаете пяти видов вкусов и вас ведут в ресторан, где 100 блюд. Среди них у 25 блюд названия и вкусы указаны на этикетке, а у 75 блюд ничего не написано. Все 100 блюд можно разделить на пять разных вкусов. Вам дается задание маркировать вкус блюд. Из 25 блюд, которые помечены, вы пытаетесь понять различные вкусы и сохранить их в своей памяти. И после этого, когда вы приступите к дегустации безымянных 75 блюд, основываясь на ваших предыдущих знаниях..
Обзор исследовательской работы: эффективная и адаптивная линейная регрессия в полуконтролируемых условиях
Я потратил немного времени на изучение полуконтролируемого обучения, которое представляет собой нечто среднее между контролируемым и неконтролируемым обучением. Это комбинация контролируемого и неконтролируемого обучения, потому что небольшое количество примеров помечено. Неразмеченные данные при использовании в сочетании с небольшим количеством размеченных данных…
Активное изучение
Активное обучение — это форма полуконтролируемого машинного обучения, означающая, что модели обучаются с использованием как размеченных, так и неразмеченных данных.
Целью этого итеративного подхода к обучению является ускорение процесса обучения, особенно если у вас нет большого размеченного набора данных для отработки традиционных контролируемых методов обучения. Процесс активного обучения включает в себя определение приоритетов того, какие данные из набора данных должны быть помечен..
Маркировка данных с помощью сложных сетей
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..
Как использовать SelfTrainingClassifier sklearn для прогнозирования частично размеченных данных
Обучение с полуучителем — это подход к машинному обучению, который объединяет небольшое количество размеченных данных в процессе обучения. Этот тип обучения представляет собой нечто среднее между обучением с учителем, когда данные помечены, и обучением без учителя, когда данные не помечены. Немаркированные данные при использовании в сочетании с небольшим количеством…
Машинное обучение от А до Я
«Машинное обучение является частью компьютерных наук, а также подмножеством искусственного интеллекта».
Когда мы передаем данные компьютерной программе, а затем эта компьютерная программа автоматически понимает некоторые шаблоны или точки данных в этих данных с помощью математики и предоставляет нам прогноз, этот процесс называется Машинное обучение .
Мы даем данные машине, и машина ищет те параметры в данных, которые заданы в математическом уравнении алгоритма ML.
Почему машинное..
