Uczenie półnadzorowane
term_id: semi_supervised_learning
Category: training_techniques
Definition
Uczenie półnadzorowane to hybrydowy paradygmat szkoleniowy, który wykorzystuje niewielką ilość danych oznaczonych wraz z dużą objętością danych nieoznaczonych. Podstawowym założeniem jest to, że struktura danych nieoznaczonych pomaga w lepszym zrozumieniu rozkładu danych.
Summary
Podejście uczenia maszynowego wykorzystujące zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone, aby poprawić dokładność modelu i jego uogólnianie.
Key Concepts
- Dane oznaczone
- Dane nieoznaczone
- Samouczenie (Self-training)
- Hipoteza mnogościowa (Manifold assumption)
Use Cases
- Klasyfikacja obrazów z ograniczoną liczbą adnotacji
- Analiza sentymentu tekstu przy rzadkich etykietach
- Prognozowanie diagnoz medycznych przy skąpej danych eksperckich