Полу-надзирано учење

Аутор: Lewis Jackson
Датум Стварања: 11 Може 2021
Ажурирати Датум: 1 Јули 2024
Anonim
Polu-varijanca, Value-at-Risk & Expected Shortfall u Excelu
Видео: Polu-varijanca, Value-at-Risk & Expected Shortfall u Excelu

Садржај

Дефиниција - Шта значи учење под надзором?

Полувладено учење је метода која се користи како би се омогућило машинама да разврстају и материјалне и нематеријалне предмете. Објекти које машине требају да класификују или идентификују могу бити подједнако разнолики колико закључују обрасце учења ученика из видео записа у учионици до цртања закључака из покушаја крађе података на серверима. Да би научили и закључили о објектима, на машинама се добијају ознаке, плитке информације о различитим врстама података на основу којих машине морају да уче од великих, структурираних и неструктурираних података које редовно добијају.


Увод у Мицрософт Азуре и Мицрософт Цлоуд | Кроз овај водич научићете о томе шта се рачуна у облаку и како вам Мицрософт Азуре може помоћи да мигрирате и покренете посао из облака.

Техопедија објашњава полу надзирано учење

Мало означених података који се дају системима служе као полазиште за рачунарске системе. Након тога, системи морају да прихвате и науче из великих количина необележених података. Међутим, наведени обележени подаци могу бити од користи за класификацију широког типа необележених података који систем може примати. На пример, као означени подаци, температуре веће од 104 ° Ф треба третирати као случај високе температуре, али у стварности таква висока температура може бити и због других компликација. На системима је да користе основне обележене податке и науче више о великој количини необележених података које добија. Теоретски, полунадзорно учење може се сматрати бољим начином обуке за системе од учења под надзором или без надзора.