Mitkä ovat esimerkkejä puoliohjatusta oppimisesta?
Puoliohjattu oppiminen on koneoppimisparadigma, joka sijoittuu ohjatun oppimisen (jossa kaikki data on merkitty) ja valvomattoman oppimisen (jossa dataa ei ole merkitty) väliin. Puolivalvotussa oppimisessa algoritmi oppii pienen määrän merkittyä dataa ja suuren määrän merkitsemätöntä dataa yhdistelmästä. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen hankittaessa
Koneoppimisalgoritmit voivat oppia ennustamaan tai luokittelemaan uutta, näkymätöntä dataa. Mitä merkitsemättömän datan ennustavien mallien suunnittelu sisältää?
Ennakointimallien suunnittelu merkitsemättömälle datalle koneoppimisessa sisältää useita keskeisiä vaiheita ja huomioita. Merkitsemättömät tiedot viittaavat tietoihin, joilla ei ole ennalta määritettyjä kohdetunnisteita tai luokkia. Tavoitteena on kehittää malleja, jotka pystyvät ennustamaan tai luokittelemaan tarkasti uutta, näkymätöntä dataa saatavilla olevien mallien ja suhteiden perusteella.