Публикации по теме 'semi-supervised-learning'
Полу-контролируемое обучение с использованием распространения меток
Пометьте немаркированные данные с помощью полууправляемого алгоритма распространения меток.
здесь вы узнаете
Что такое обучение без учителя? Что такое распространение ярлыков? Как это работает? Реализация Python с использованием sklearn
Полуконтролируемое обучение - это комбинация контролируемого и неконтролируемого обучения .
При обучении с учителем используются помеченные данные для обучения, чтобы узнать взаимосвязь между входными данными и целевой переменной;..
Полуконтролируемое обучение
Это подход к обучению, который использует помеченные данные и относительно большее количество немаркированных данных для построения классификатора. Это находит применение в тех случаях, когда маркировать большие объемы данных дорого или невозможно, в то время как немаркированные данные легко доступны. Например, при семантической сегментации спутниковых изображений, поскольку для этого требуется, чтобы каждый пиксель был помечен, полууправляемое обучение показало, что точность..
Как выполнить полуконтролируемую классификацию по разделению с низкой плотностью в python scikit-learn
Полууправляемая классификация путем разделения с низкой плотностью — это метод выполнения задач классификации с использованием как размеченных, так и неразмеченных данных. В этом подходе алгоритм разделения с низкой плотностью используется для выявления выбросов или аномалий в наборе данных, которые затем помечаются как отдельный класс. Остальные данные…
Сборка учителем и изучение интерполяции меток: стратегия классификации SSL
Мотивация
Огромное количество исследований, проведенных в области неконтролируемого машинного обучения и других важных областей, таких как теория информации, предполагает, что в немаркированных данных есть неиспользованный потенциал. Данные такого типа не только многочисленны, но и легко доступны. Меня особенно интересовала область полуконтролируемого обучения, потому что оно мало чем отличается от затруднительного положения, в котором человек оказывается, когда он подвергается..
Типы машинного обучения | Давайте разберемся, часть 2. — ML для ленивых 2021
Этот тип обучения является новым и является важной частью области машинного обучения. Мы используем этот тип обучения, когда у нас есть несколько размеченных данных и много неразмеченных данных в процессе обучения. Этот тип обучения находится между контролируемым и неконтролируемым обучением. Та часть, где у нас есть помеченные данные, попадает в контролируемый домен, а объем немаркированных данных попадает в неконтролируемый домен.
Получение размеченных данных очень дорого и требует..
Большие модели с самостоятельным наблюдением — это сильные учащиеся с частичным наблюдением — Резюме статьи
Резюме статьи SimCLRv2
Введение
Изучение всего лишь нескольких помеченных примеров при оптимальном использовании большого количества неразмеченных данных — давняя проблема машинного обучения. SimCLRV2 может решить эту проблему.
Что нового
Типы машинного обучения упрощенная версия
Ну для тех кто думает, я даже не знаю что такое машинное обучение и тема "Виды машинного обучения".
Машинное обучение — это какое-то действие, которое вы хотите выполнить самостоятельно, но ту же работу выполняет машина. Машину может обучить учитель, или машина может научиться работать сама, проведя некоторые эксперименты.
Подобно тому, как вас учат «Как решить вопрос?» учителем в вашей школе или вы решаете вопрос самостоятельно за одну или несколько попыток.
В зависимости от..
