Aprendizado semi-supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina. Refere-se a um problema de aprendizado (e algoritmos projetados para o problema de aprendizado) que envolve uma pequena porção de exemplos rotulados e um grande número de exemplos não rotulados a partir dos quais um modelo deve aprender e fazer previsões sobre novos exemplos.
O que você quer dizer com aprendizado semi-supervisionado?
Aprendizagem semi-supervisionada é uma abordagem de aprendizado de máquina que combina uma pequena quantidade de dados rotulados com uma grande quantidade de dados não rotulados durante o treinamento. … O aprendizado semi-supervisionado também é de interesse teórico em aprendizado de máquina e como modelo para aprendizado humano.
O que é exemplo de aprendizado semi-supervisionado?
Um exemplo comum de aplicação de aprendizagem semi-supervisionada é um classificador de documentos de texto. … Assim, o aprendizado semi-supervisionado permite que o algoritmo aprenda com uma pequena quantidade de documentos de texto rotulados enquanto ainda classifica uma grande quantidade de documentos de texto não rotulados nos dados de treinamento.
Onde é usado o aprendizado semi-supervisionado?
Análise de fala: Como rotular arquivos de áudio é uma tarefa muito intensa, o aprendizado semi-supervisionado é uma abordagem muito natural para resolver esse problema. Classificação de conteúdo da Internet: rotular cada página da web é um processo impraticável e inviável e, portanto, usa algoritmos de aprendizado semi-supervisionado.
Qual é a diferença entre supervisionado eaprendizagem semi-supervisionada?
Em um modelo de aprendizado supervisionado, o algoritmo aprende em um conjunto de dados rotulado, fornecendo uma chave de resposta que o algoritmo pode usar para avaliar sua precisão nos dados de treinamento. … A aprendizagem semi-supervisionada tem um meio termo. Ele usa uma pequena quantidade de dados rotulados reforçando um conjunto maior de dados não rotulados.
