Публикации по теме 'semi-supervised-learning'
Полууправляемые модели для компьютерного зрения: шумный ученик, π-модель и временное объединение
Сегодня я расскажу о нескольких моделях полуконтролируемого обучения, которые были разработаны за последнее десятилетие. Но сначала давайте поговорим о том, что такое полуконтролируемое обучение и почему оно нас интересует!
Предположим, у нас есть большой набор данных с помеченными изображениями. Мы хотим использовать эти данные для построения модели, которая может сказать нам, что это, вероятно, автомобиль:
и что это, вероятно, кошка:
Стандартный способ сделать это в наши дни..
Для (просто) горсти ярлыков
SSL для табличных данных
Введение
В этом посте я хочу дать краткий общий обзор нескольких недавних (по состоянию на 2023 год) статей о SSL для табличных данных. SSL означает как полуконтролируемое обучение, так и самоконтролируемое обучение, и, по-видимому, это не единственное, что объединяет эти две концепции. Этот пост будет посвящен полуконтролируемому обучению, но коснется самоконтроля, поскольку эти два понятия связаны друг с другом.
Этот пост не для новичков — если вы хотите..
Что такое машинное обучение?
Введение в машинное обучение
Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта и информатики, которая фокусируется на имитации человеческого обучения, что позволяет компьютерам «самообучаться» на обучающих данных без явного программирования, что постепенно повышает его точность.
Его также можно определить как «Изучение алгоритмов, которые улучшают свою производительность P для некоторой задачи T с опытом E».
Машинное обучение можно условно разделить на 4 типа. Они 1...
Активное обучение для эффективной стратегии аннотации данных
Сократите затраты на аннотацию данных, ограничив ручное вмешательство наиболее информативными образцами.
Я считаю, что качество и количество аннотаций к данным часто являются наиболее определяющими факторами успеха приложения машинного обучения. Однако ручное аннотирование данных может быть очень медленным и дорогостоящим. Вот почему проводится большая исследовательская работа над методами, которые уменьшают потребность в ручных аннотациях, таких как трансферное обучение или..
Как обучать модели сверточной сети на графах в базе данных графов
Осмысление больших данных
Как обучать модели сверточной сети на графах в базе данных графов
При обучении моделей GCN в базе данных графов можно использовать преимущества распределенной вычислительной структуры базы данных графов. Это масштабируемое решение для больших графов в реальных приложениях.
Что такое сверточные сети на основе графов?
Типичная нейронная сеть с прямой связью принимает характеристики каждой точки данных в качестве входных данных и выводит прогноз. Нейронная..
Заново открывая для себя полу-контролируемое обучение
Многие новые проекты машинного обучения начинаются с минимального количества выборочных данных, если таковые имеются. Хуже того, они, как правило, не используют преимущества «скрытой жемчужины» - немаркированных данных, сосредотачиваясь на очевидных, помеченных данных. Потенциальным решением является полу-контролируемое обучение (SSL), при котором для прогнозирования используются как помеченные, так и немеченые образцы.
В этом сообщении блога показано, как полууправляемое обучение..
Полу-контролируемое обучение и похожие модели
В этом блоге мы узнаем о некоторых методах обучения без учителя, которые мы можем использовать в дополнение к нашим методам обучения с учителем. Вы будете в состоянии:
Определите подходящие варианты использования для полу-контролируемого обучения Определите подходящие варианты использования похожих моделей.
Сочетание обучения с учителем и обучения без учителя
Большую часть этого раздела мы сосредоточили исключительно на популярных методах обучения без учителя и наиболее..
