Kio estas kelkaj ekzemploj de duonkontrolita lernado?
Semi-kontrolita lernado estas maŝinlernadparadigmo kiu falas inter kontrolita lernado (kie ĉiuj datenoj estas etikeditaj) kaj nekontrolita lernado (kie neniuj datenoj estas etikeditaj). En duonkontrolita lernado, la algoritmo lernas de kombinaĵo de malgranda kvanto de etikeditaj datenoj kaj granda kvanto de neetikeditaj datenoj. Ĉi tiu aliro estas precipe utila dum akiro
Maŝinlernado-algoritmoj povas lerni antaŭdiri aŭ klasifiki novajn, neviditajn datumojn. Kion implicas la dezajno de prognozaj modeloj de neetikeditaj datumoj?
La dezajno de prognozaj modeloj por neetikeditaj datenoj en maŝinlernado implikas plurajn ŝlosilajn paŝojn kaj konsiderojn. Neetikeditaj datumoj rilatas al datumoj, kiuj ne havas antaŭdifinitajn celetikedojn aŭ kategoriojn. La celo estas evoluigi modelojn kiuj povas precize antaŭdiri aŭ klasifiki novajn, neviditajn datumojn bazitajn sur ŝablonoj kaj rilatoj lernitaj de la disponeblaj.