Qui construit un graphe utilisé dans la technique de régularisation des graphes, impliquant un graphe où les nœuds représentent des points de données et les arêtes représentent les relations entre les points de données ?
La régularisation de graphique est une technique fondamentale de l'apprentissage automatique qui consiste à construire un graphique dans lequel les nœuds représentent des points de données et les bords représentent les relations entre les points de données. Dans le contexte de l'apprentissage structuré neuronal (NSL) avec TensorFlow, le graphique est construit en définissant comment les points de données sont connectés en fonction de leurs similitudes ou relations. Le
Quels sont quelques exemples d’apprentissage semi-supervisé ?
L'apprentissage semi-supervisé est un paradigme d'apprentissage automatique qui se situe entre l'apprentissage supervisé (où toutes les données sont étiquetées) et l'apprentissage non supervisé (où aucune donnée n'est étiquetée). Dans l’apprentissage semi-supervisé, l’algorithme apprend à partir d’une combinaison d’une petite quantité de données étiquetées et d’une grande quantité de données non étiquetées. Cette approche est particulièrement utile pour obtenir