מהן כמה דוגמאות ללמידה בפיקוח למחצה?
יום שלישי, 27 פבואר 2024
by פטרישיה מנואליטה איזקווירדו סרמיינטו
למידה מפוקחת למחצה היא פרדיגמת למידת מכונה הנופלת בין למידה מפוקחת (בה כל הנתונים מסומנים) לבין למידה לא מפוקחת (כאשר אין נתונים מסומנים). בלמידה מפוקחת למחצה, האלגוריתם לומד משילוב של כמות קטנה של נתונים מסומנים וכמות גדולה של נתונים לא מסומנים. גישה זו שימושית במיוחד בעת השגה
מתויג תחת:
בינה מלאכותית, סיווג תמונות, למידת מכונה, תיוג פסאודו, למידה בפיקוח למחצה, נתונים ללא תווית
אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים ללמוד לחזות או לסווג נתונים חדשים שלא נראים. מה כולל העיצוב של מודלים חזויים של נתונים לא מסומנים?
יום חמישי, 24 אוגוסט 2023
by וויצ'ך סיסליסנקי
העיצוב של מודלים חזויים לנתונים לא מסומנים בלמידת מכונה כרוך במספר שלבים ושיקולים מרכזיים. נתונים ללא תווית מתייחסים לנתונים שאין להם תוויות יעד או קטגוריות מוגדרות מראש. המטרה היא לפתח מודלים שיכולים לחזות או לסווג במדויק נתונים חדשים ובלתי נראים על סמך דפוסים ויחסים שנלמדו מהמידע הזמין