Koji su neki primjeri polunadgledanog učenja?
Utorak, 27. februar 2024
by Patricia Manuelita Izquierdo Sarmiento
Polunadzirano učenje je paradigma mašinskog učenja koja se nalazi između učenja pod nadzorom (gdje su svi podaci označeni) i učenja bez nadzora (gdje podaci nisu označeni). U polu-nadgledanom učenju, algoritam uči iz kombinacije male količine označenih podataka i velike količine neoznačenih podataka. Ovaj pristup je posebno koristan pri dobijanju
Algoritmi mašinskog učenja mogu naučiti da predviđaju ili klasifikuju nove, nevidljive podatke. Šta uključuje dizajn prediktivnih modela neoznačenih podataka?
Četvrtak, 24. avgusta 2023
by Wojciech Cieslisnki
Dizajn prediktivnih modela za neoznačene podatke u mašinskom učenju uključuje nekoliko ključnih koraka i razmatranja. Neoznačeni podaci odnose se na podatke koji nemaju unaprijed definirane ciljne oznake ili kategorije. Cilj je razviti modele koji mogu precizno predvideti ili klasifikovati nove, nevidljive podatke na osnovu obrazaca i odnosa naučenih iz dostupnih podataka.