למידה בפיקוח למחצה הוא סוג של למידת מכונה. היא מתייחסת לבעיית למידה (ואלגוריתמים המיועדים לבעיית הלמידה) הכוללת חלק קטן של דוגמאות מסומנות ומספר רב של דוגמאות לא מתויגות מהן על המודל ללמוד ולבצע תחזיות על דוגמאות חדשות.
למה אתה מתכוון בלמידה בפיקוח למחצה?
למידה בפיקוח למחצה היא גישה ללמידת מכונה המשלבת כמות קטנה של נתונים מסומנים עם כמות גדולה של נתונים ללא תווית במהלך האימון. … למידה בפיקוח למחצה היא גם בעלת עניין תיאורטי בלמידת מכונה וכמודל ללמידה אנושית.
מהי דוגמה ללמידה בפיקוח למחצה?
דוגמה נפוצה ליישום של למידה בפיקוח למחצה היא מסווג מסמכי טקסט. … אז, למידה מפוקחת למחצה מאפשרת לאלגוריתם ללמוד מכמות קטנה של מסמכי טקסט מתויגים ועדיין לסווג כמות גדולה של מסמכי טקסט ללא תווית בנתוני ההדרכה.
היכן משתמשים בלמידה בפיקוח למחצה?
ניתוח דיבור: מכיוון שתיוג של קבצי אודיו הוא משימה אינטנסיבית מאוד, למידה בפיקוח למחצה היא גישה טבעית מאוד לפתור בעיה זו. סיווג תוכן באינטרנט: תיוג כל דף אינטרנט הוא תהליך לא מעשי ובלתי אפשרי, ולכן משתמש באלגוריתמי למידה בפיקוח למחצה.
מה ההבדל בין בפיקוח לביןלמידה בפיקוח למחצה?
במודל למידה בפיקוח, האלגוריתם לומד על מערך נתונים מסומן, ומספק מפתח תשובה שהאלגוריתם יכול להשתמש בו כדי להעריך את הדיוק שלו בנתוני אימון. … למידה בפיקוח למחצה מקבלת דרך ביניים. הוא משתמש בכמות קטנה של נתונים מתויגים המחזקים קבוצה גדולה יותר של נתונים ללא תווית.
