ノードがデータ点を表し、エッジがデータ点間の関係を表すグラフを含む、グラフ正則化手法で使用されるグラフを構築するのは誰ですか?
金曜日、05 4月2024
by アンカルブ
グラフの正則化は、ノードがデータ ポイントを表し、エッジがデータ ポイント間の関係を表すグラフの構築を含む機械学習の基本的な手法です。 TensorFlow を使用した神経構造学習 (NSL) のコンテキストでは、データ ポイントがその類似性や関係に基づいてどのように接続されるかを定義することによって、グラフが構築されます。の
半教師あり学習の例にはどのようなものがありますか?
火曜日、27 2月2024
by パトリシア・マヌエリタ・イスキエルド・サルミエント
半教師あり学習は、教師あり学習 (すべてのデータにラベルが付けられる) と教師なし学習 (データにラベルが付けられない) の間に位置する機械学習のパラダイムです。半教師あり学習では、アルゴリズムは少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータの組み合わせから学習します。このアプローチは、取得する場合に特に役立ちます。
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, 概要, 機械学習とは