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
機械学習アルゴリズムは、新しい未知のデータを予測または分類する方法を学習できます。 ラベルなしデータの予測モデルの設計には何が関係しますか?
木曜日、24 8月2023
by ヴォイチェフ・チェスリシンキ
機械学習におけるラベルなしデータの予測モデルの設計には、いくつかの重要な手順と考慮事項が含まれます。 ラベルなしデータとは、事前定義されたターゲット ラベルまたはカテゴリを持たないデータを指します。 目標は、利用可能なデータから学習したパターンと関係に基づいて、新しい未知のデータを正確に予測または分類できるモデルを開発することです。
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