Apakah beberapa contoh pembelajaran separa penyeliaan?
Pembelajaran separa penyeliaan ialah paradigma pembelajaran mesin yang berada di antara pembelajaran diselia (di mana semua data dilabelkan) dan pembelajaran tanpa penyeliaan (di mana tiada data dilabelkan). Dalam pembelajaran separa penyeliaan, algoritma belajar daripada gabungan sejumlah kecil data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel. Pendekatan ini amat berguna apabila mendapatkan
Algoritma pembelajaran mesin boleh belajar untuk meramal atau mengklasifikasikan data baharu yang tidak kelihatan. Apakah yang melibatkan reka bentuk model ramalan bagi data tidak berlabel?
Reka bentuk model ramalan untuk data tidak berlabel dalam pembelajaran mesin melibatkan beberapa langkah dan pertimbangan utama. Data tidak berlabel merujuk kepada data yang tidak mempunyai label atau kategori sasaran yang dipratentukan. Matlamatnya adalah untuk membangunkan model yang boleh meramal atau mengklasifikasikan data baharu yang tidak kelihatan dengan tepat berdasarkan corak dan hubungan yang dipelajari daripada yang tersedia.