Polunadgledano učenje je vrsta mašinskog učenja. Odnosi se na problem učenja (i algoritme dizajnirane za problem učenja) koji uključuje mali dio označenih primjera i veliki broj neobilježenih primjera iz kojih model mora učiti i praviti predviđanja na novim primjerima.
Šta mislite pod polunadgledanim učenjem?
Polunadgledano učenje je pristup mašinskom učenju koji kombinuje malu količinu označenih podataka sa velikom količinom neoznačenih podataka tokom treninga. … Polu-nadgledano učenje je takođe od teoretskog interesa u mašinskom učenju i kao model za ljudsko učenje.
Šta je primjer polunadgledanog učenja?
Uobičajeni primjer primjene polunadgledanog učenja je klasifikator tekstualnih dokumenata. … Dakle, polunadgledano učenje omogućava algoritmu da uči iz male količine označenih tekstualnih dokumenata dok još uvijek klasifikuje veliku količinu neoznačenih tekstualnih dokumenata u podatke o obuci.
Gdje se koristi polunadgledano učenje?
Analiza govora: Pošto je označavanje audio datoteka veoma intenzivan zadatak, polunadgledano učenje je veoma prirodan pristup za rešavanje ovog problema. Klasifikacija internetskog sadržaja: Označavanje svake web stranice je nepraktičan i neizvodljiv proces i stoga koristi polunadzirane algoritme učenja.
Koja je razlika između nadgledanog ipolunadgledano učenje?
U modelu učenja pod nadzorom, algoritam uči na označenom skupu podataka, pružajući ključ odgovora koji algoritam može koristiti za procjenu svoje tačnosti na podacima o obuci. … Polu-nadgledano učenje zauzima srednji put. Koristi malu količinu označenih podataka koji podržava veći skup neoznačenih podataka.
