Tradiční strojové učení (ML) rozděluje vesmír na algoritmy, které se učí s učitelem („supervised learning“) a bez učitele („unsupervised learning“), ale jak už to bývá, realita je o něco složitější.
Učení s částečným dohledem („semi-supervised learning“) je jednou z metod strojového učení, která se v posledních několika měsících stávají stále populárnější. Společnosti, jako je Google, vylepšují nástroje pro vytváření aplikací, které používají tento algoritmus.
Představme si učení pod dohledem někde na půli cesty mezi modely učení bez dozoru a pod dohledem. Učení pod dohledem je jako když učitel představí skupině studentů několik příkladů a ostatní příklady nechá studentům doplnit za domácí úkol.
Cílem učení s částečným dohledem je umožnit trénink modelů ML pomocí malého označeného datového souboru a velkého objemu neoznačených dat.
Otázka pro vás? Používáte ve své praxi někdy tyto algoritmy?
Zdroj:
Zdroj:
