ما هي بعض الأمثلة على التعلم شبه الخاضع للإشراف؟
الثلاثاء، 27 فبراير 2024
by باتريشيا مانويليتا إزكويردو سارمينتو
التعلم شبه الخاضع للإشراف هو نموذج للتعلم الآلي يقع بين التعلم الخاضع للإشراف (حيث يتم تصنيف جميع البيانات) والتعلم غير الخاضع للإشراف (حيث لا يتم تصنيف أي بيانات). في التعلم شبه الخاضع للإشراف، تتعلم الخوارزمية من مزيج من كمية صغيرة من البيانات المصنفة وكمية كبيرة من البيانات غير المسماة. هذا النهج مفيد بشكل خاص عند الحصول على
الكلمات المفتاحية هذه:
الذكاء الاصطناعي, تصنيف الصور, تعلم آلة, وضع العلامات الزائفة, التعلم شبه الخاضع للإشراف, البيانات غير المسماة
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم التنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية أو تصنيفها. ما الذي يتضمنه تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة؟
الخميس، 24 أغسطس 2023
by فويتسيك سيسليسنكي
يتضمن تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة في التعلم الآلي عدة خطوات واعتبارات رئيسية. تشير البيانات غير المسماة إلى البيانات التي لا تحتوي على تسميات أو فئات مستهدفة محددة مسبقًا. الهدف هو تطوير نماذج يمكنها التنبؤ بدقة أو تصنيف البيانات الجديدة غير المرئية بناءً على الأنماط والعلاقات المستفادة من البيانات المتاحة.
الكلمات المفتاحية هذه:
الذكاء الاصطناعي, معالجة البيانات, ميزة استخراج, تعلم آلة, نشر النموذج, تقييم النموذج, اختيار الموديل, تدريب نموذجي, النماذج التنبؤية, البيانات غير المسماة