Semi-gesuperviseerd leren
term_id: semi_supervised_learning
Category: training_techniques
Definition
Semi-gesuperviseerd leren is een hybride trainingsparadigma dat gebruikmaakt van een kleine hoeveelheid gelabelde gegevens naast een groot volume ongelabelde gegevens. De kernaanname is dat de structuur van de ongelabelde gegevens helpt bij het leren van betere representaties.
Summary
Een machine learning-aanpak die zowel gelabelde als ongelabelde gegevens gebruikt om de nauwkeurigheid en generalisatie van modellen te verbeteren.
Key Concepts
- Gelabelde gegevens
- Ongelabelde gegevens
- Zelftrainen
- Manifold-aanname
Use Cases
- Afbeeldingsclassificatie met beperkte annotaties
- Sentimentanalyse van tekst met schaarse labels
- Voorspelling van medische diagnoses met weinig deskundige gegevens