Эта статья является продолжением моей последней статьи о Semi-supervised Learning . Он направлен на дальнейшее изучение проблемы неразмеченных данных путем введения понятия слабого контроля , которое выходит за рамки полуконтролируемого обучения. В машинном обучении слабый контроль — это метод, при котором алгоритм машинного обучения получает очень мало информации для обучения. Это отличается от традиционного обучения с учителем, когда алгоритму машинного обучения предоставляется..

Добро пожаловать в серию статей о машинном обучении, где я буду обсуждать важные темы машинного обучения, включая различные модели машинного обучения. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет системе или компьютеру учиться на основе данных. Типы машинного обучения 1] ОБУЧЕНИЕ С КОНТРОЛЕМ Обучение с учителем — это тип машинного обучения, в котором каждая точка данных связана с меткой. Весь набор данных помечен, и модель машинного обучения..

Введение Эта серия статей в первую очередь предназначена для специалистов по данным, которые столкнулись с этой обманчиво простой задачей на практике и хотят понять, как правильно ее решить. Есть несколько подводных камней, когда дело доходит до реальных данных, реальных сегментов и похожего моделирования, о которых вы ДОЛЖНЫ знать. Чтобы добиться качественных результатов и принести прибыль бизнесу, необходимо их учитывать. В этой первой статье я попытаюсь показать вам на простых..

Ученый искусственного интеллекта: целостный подход к обучению без учителя Полу-контролируемое обучение продемонстрировало, что это мощный подход к использованию немаркированных данных, позволяющий снизить зависимость от больших помеченных наборов данных. С этой целью группа исследователей Google объединила передовые полууправляемые подходы, чтобы разработать новый алгоритм MixMatch. MixMatch работает, угадывая метки с низкой энтропией для немеченых примеров с расширенными данными и..

Как мы можем использовать кажущиеся бесконечными мировые запасы немаркированных данных, чтобы помочь нам решать задачи контролируемого обучения? Самым большим препятствием, которое необходимо преодолеть при разработке решений для машинного обучения, всегда были данные. Нелегко найти крупномасштабные, чистые, полностью аннотированные наборы данных, такие как ImageNet и COCO , особенно для нишевых задач. Это особенно верно в отношении глубокого обучения и станет еще более актуальным..