Якія прыклады паўнагляднага навучання?
Напаўкантраляванае навучанне - гэта парадыгма машыннага навучання, якая знаходзіцца паміж кантраляваным навучаннем (дзе ўсе даныя пазначаны) і некантраляваным (дзе даныя не пазначаны). Пры напаўкантраляваным навучанні алгарытм вучыцца з камбінацыі невялікай колькасці пазначаных даных і вялікай колькасці не пазначаных даных. Такі падыход асабліва карысны пры атрыманні
Алгарытмы машыннага навучання могуць навучыцца прадказваць або класіфікаваць новыя, нябачныя даныя. Што прадугледжвае распрацоўка прагнастычных мадэляў немаркіраваных даных?
Распрацоўка прагнастычных мадэляў для немаркіраваных даных у машынным навучанні ўключае ў сябе некалькі ключавых этапаў і меркаванняў. Непазначаныя даныя адносяцца да даных, якія не маюць загадзя вызначаных мэтавых метак або катэгорый. Мэта складаецца ў тым, каб распрацаваць мадэлі, якія могуць дакладна прагназаваць або класіфікаваць новыя, нябачныя даныя на аснове шаблонаў і сувязей, атрыманых з даступных