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- Definição - O que significa Aprendizagem Semi-Supervisionada?
- Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
- Techopedia explica aprendizado semi-supervisionado
Definição - O que significa Aprendizagem Semi-Supervisionada?
O aprendizado semi-supervisionado é um método usado para permitir que as máquinas classifiquem objetos tangíveis e intangíveis. Os objetos que as máquinas precisam classificar ou identificar podem ser tão variados quanto inferir os padrões de aprendizado dos alunos, de vídeos em sala de aula a extrair inferências de tentativas de roubo de dados nos servidores. Para aprender e inferir sobre objetos, as máquinas são fornecidas com informações rasas sobre vários tipos de dados, com base nos quais as máquinas precisam aprender com dados grandes, estruturados e não estruturados que recebem regularmente.
Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
Techopedia explica aprendizado semi-supervisionado
O pouco de dados rotulados fornecidos aos sistemas serve como ponto de partida para os sistemas de computadores. Depois disso, os sistemas precisam aceitar e aprender com grandes volumes de dados não rotulados. No entanto, os dados rotulados fornecidos podem ser úteis na classificação do tipo amplo de dados não rotulados que o sistema pode estar recebendo. Por exemplo, como dados rotulados, temperaturas superiores a 104 ° F devem ser tratadas como um caso de febre alta, mas, na realidade, essa temperatura alta também pode ocorrer devido a outras complicações. Cabe aos sistemas usar os dados rotulados básicos e aprender mais sobre os grandes volumes de dados não rotulados que recebe. Teoricamente, o aprendizado semi-supervisionado pode ser considerado um melhor método de treinamento para sistemas do que o aprendizado supervisionado ou não supervisionado.