ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება არის მანქანური სწავლის ტიპი. ეს ეხება სწავლის პრობლემას (და სასწავლო პრობლემისთვის შემუშავებულ ალგორითმებს), რომელიც მოიცავს ეტიკეტირებული მაგალითების მცირე ნაწილს და არალეგირებული მაგალითების დიდ რაოდენობას, საიდანაც მოდელმა უნდა ისწავლოს და გააკეთოს პროგნოზები ახალ მაგალითებზე.
რას გულისხმობთ ნახევრად ზედამხედველობით სწავლაში?
ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება არის მიდგომა მანქანათმცოდნეობისადმი, რომელიც აერთიანებს მცირე რაოდენობის მარკირებულ მონაცემებს დიდი რაოდენობით არალეიბლირებულ მონაცემებთან ტრენინგის დროს. … ნახევრად ზედამხედველობით სწავლა ასევე არის თეორიული ინტერესი მანქანათმცოდნეობაში და როგორც ადამიანის სწავლის მოდელი.
რა არის ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლის მაგალითი?
ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლების გამოყენების ჩვეულებრივი მაგალითია ტექსტური დოკუმენტის კლასიფიკატორი. … ასე რომ, ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება საშუალებას აძლევს ალგორითმს ისწავლოს მცირე რაოდენობის ეტიკეტირებული ტექსტური დოკუმენტებიდან, მაგრამ მაინც მოახდინოს დიდი რაოდენობით არალეიბლირებული ტექსტური დოკუმენტების კლასიფიკაცია სასწავლო მონაცემებში.
სად გამოიყენება ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება?
მეტყველების ანალიზი: ვინაიდან აუდიო ფაილების მარკირება ძალზე ინტენსიური ამოცანაა, ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება ძალიან ბუნებრივი მიდგომაა ამ პრობლემის გადასაჭრელად. ინტერნეტის შიგთავსის კლასიფიკაცია: თითოეული ვებგვერდის მარკირება არაპრაქტიკული და განუხორციელებელი პროცესია და, შესაბამისად, იყენებს ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმებს.
რა განსხვავებაა ზედამხედველობასა დანახევრად ზედამხედველობითი სწავლა?
ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის მოდელში, ალგორითმი სწავლობს ეტიკეტირებული მონაცემთა ბაზაზე, უზრუნველყოფს პასუხის გასაღებს, რომელიც ალგორითმს შეუძლია გამოიყენოს სასწავლო მონაცემების სიზუსტის შესაფასებლად. … ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება მიიღებს საშუალო გზას. ის იყენებს ეტიკეტირებული მონაცემების მცირე რაოდენობას, რაც აძლიერებს არალეიბლირებული მონაცემების უფრო დიდ ჯგუფს.
