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
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent apprendre à prédire ou à classer de nouvelles données invisibles. Qu’implique la conception de modèles prédictifs de données non étiquetées ?
La conception de modèles prédictifs pour les données non étiquetées dans l’apprentissage automatique implique plusieurs étapes et considérations clés. Les données sans étiquette font référence aux données qui n'ont pas d'étiquettes ou de catégories cibles prédéfinies. L'objectif est de développer des modèles capables de prédire ou de classer avec précision de nouvelles données invisibles sur la base de modèles et de relations tirés des données disponibles.