რა არის ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლის რამდენიმე მაგალითი?
ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის პარადიგმა, რომელიც ხვდება ზედამხედველობით სწავლებას (სადაც ყველა მონაცემი იარლიყებულია) და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფ სწავლებას შორის (სადაც მონაცემები არ არის მარკირებული). ნახევრად ზედამხედველობით სწავლისას, ალგორითმი სწავლობს მცირე რაოდენობის ეტიკეტირებული მონაცემებისა და დიდი რაოდენობით არალეიბლირებული მონაცემების კომბინაციით. ეს მიდგომა განსაკუთრებით სასარგებლოა მოპოვებისას
მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს შეუძლიათ ისწავლონ ახალი, უხილავი მონაცემების პროგნოზირება ან კლასიფიკაცია. რას მოიცავს არალეგირებული მონაცემების პროგნოზირებადი მოდელების დიზაინი?
მანქანურ სწავლაში არალეიბლიანი მონაცემების პროგნოზირებადი მოდელების დიზაინი მოიცავს რამდენიმე ძირითად საფეხურს და მოსაზრებას. არალეიბლირებული მონაცემები ეხება მონაცემებს, რომლებსაც არ აქვთ წინასწარ განსაზღვრული სამიზნე ლეიბლები ან კატეგორიები. მიზანია შეიმუშაოს მოდელები, რომლებსაც შეუძლიათ ზუსტად წინასწარ განსაზღვრონ ან კლასიფიცირონ ახალი, უხილავი მონაცემები, არსებული ნიმუშებისა და ურთიერთობების საფუძველზე.