El aprendizaje semisupervisado es un tipo de aprendizaje automático. Se refiere a un problema de aprendizaje (y algoritmos diseñados para el problema de aprendizaje) que involucra una pequeña porción de ejemplos etiquetados y una gran cantidad de ejemplos no etiquetados de los cuales un modelo debe aprender y hacer predicciones sobre nuevos ejemplos.
¿A qué te refieres con aprendizaje semisupervisado?
El aprendizaje semisupervisado es un enfoque del aprendizaje automático que combina una pequeña cantidad de datos etiquetados con una gran cantidad de datos no etiquetados durante el entrenamiento. … El aprendizaje semisupervisado también es de interés teórico en el aprendizaje automático y como modelo para el aprendizaje humano.
¿Qué es un ejemplo de aprendizaje semisupervisado?
Un ejemplo común de una aplicación de aprendizaje semisupervisado es un clasificador de documentos de texto. … Entonces, el aprendizaje semisupervisado permite que el algoritmo aprenda de una pequeña cantidad de documentos de texto etiquetados mientras clasifica una gran cantidad de documentos de texto sin etiquetar en los datos de entrenamiento.
¿Dónde se utiliza el aprendizaje semisupervisado?
Análisis del habla: dado que el etiquetado de archivos de audio es una tarea muy intensiva, el aprendizaje semisupervisado es un enfoque muy natural para resolver este problema. Clasificación de contenido de Internet: etiquetar cada página web es un proceso poco práctico e inviable y, por lo tanto, utiliza algoritmos de aprendizaje semisupervisados.
¿Cuál es la diferencia entre supervisado y¿aprendizaje semisupervisado?
En un modelo de aprendizaje supervisado, el algoritmo aprende en un conjunto de datos etiquetados, lo que proporciona una clave de respuesta que el algoritmo puede usar para evaluar su precisión en los datos de entrenamiento. … El aprendizaje semisupervisado toma un término medio. Utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados que refuerzan un conjunto más grande de datos no etiquetados.
