Koji su neki od primjera polu-nadziranog učenja?
Utorak, 27 veljače 2024
by Patricia Manuelita Izquierdo Sarmiento
Polu-nadzirano učenje je paradigma strojnog učenja koja se nalazi između nadziranog učenja (gdje su svi podaci označeni) i nenadziranog učenja (gdje nikakvi podaci nisu označeni). U polu-nadziranom učenju, algoritam uči iz kombinacije male količine označenih podataka i velike količine neoznačenih podataka. Ovaj pristup je posebno koristan kod dobivanja
Algoritmi strojnog učenja mogu naučiti predviđati ili klasificirati nove, neviđene podatke. Što uključuje dizajn prediktivnih modela neoznačenih podataka?
Četvrtak, 24 kolovoz 2023
by Wojciech Cieslisnki
Dizajn prediktivnih modela za neoznačene podatke u strojnom učenju uključuje nekoliko ključnih koraka i razmatranja. Neoznačeni podaci odnose se na podatke koji nemaju unaprijed definirane ciljne oznake ili kategorije. Cilj je razviti modele koji mogu točno predvidjeti ili klasificirati nove, neviđene podatke na temelju obrazaca i odnosa naučenih iz dostupnih