Định nghĩa Semi-Supervised Learning là gì?

Semi-Supervised LearningHọc nửa giám sát. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Semi-Supervised Learning – một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms – Công nghệ thông tin.

Độ phổ biến(Factor rating): 5/10

Học nửa giám sát là một phương pháp sử dụng để cho phép máy để phân loại cả hai đối tượng hữu hình và vô hình. Các đối tượng các máy cần phải phân loại hoặc xác định có thể khác nhau như suy luận các mô hình học tập của sinh viên từ video lớp học để vẽ suy luận từ những hoạt động trộm dữ liệu trên các máy chủ. Đến
học hỏi và suy luận về các đối tượng, máy được cung cấp dán nhãn, thông tin nông về các loại dữ liệu khác nhau trên cơ sở đó các máy cần phải học từ dữ liệu lớn, có cấu trúc và không có cấu trúc mà họ nhận được đều đặn.

Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z

Giải thích ý nghĩa

Các chút dữ liệu nhãn cung cấp cho các hệ thống phục vụ như là điểm khởi đầu cho các hệ thống máy tính. Sau đó, hệ thống cần phải chấp nhận và học hỏi từ khối lượng lớn dữ liệu chưa gán nhãn. Tuy nhiên, các dữ liệu được dán nhãn cung cấp có thể hữu ích trong việc phân loại các loại rộng của dữ liệu không có nhãn hệ thống có thể được nhận. Ví dụ, như dữ liệu được dán nhãn, nhiệt độ lớn hơn 104 ° F phải được coi là một trường hợp sốt cao được đưa ra, nhưng trong thực tế, nhiệt độ cao như vậy cũng có thể là do biến chứng khác. Nó là dành cho các hệ thống sử dụng các dữ liệu được dán nhãn cơ bản và tìm hiểu thêm về khối lượng lớn dữ liệu không có nhãn mà nó nhận được. Về mặt lý thuyết, học nửa giám sát có thể được coi là một phương pháp đào tạo tốt hơn cho hệ thống hơn học có giám sát hoặc không có giám sát.

What is the Semi-Supervised Learning? – Definition

Semi-supervised learning is a method used to enable machines to classify both tangible and intangible objects. The objects the machines need to classify or identify could be as varied as inferring the learning patterns of students from classroom videos to drawing inferences from data theft attempts on servers. To
learn and infer about objects, machines are provided labeled, shallow information about various types of data based on which the machines need to learn from large, structured and unstructured data they receive regularly.

Understanding the Semi-Supervised Learning

The little bit of labeled data provided to the systems serve as the starting point for the computer systems. After that, the systems need to accept and learn from large volumes of unlabeled data. However, the labeled data provided may be helpful in classifying the broad type of unlabeled data the system may be receiving. For example, as labeled data, temperatures greater than 104° F should be treated as a case of high fever is given, but in reality, such high temperature may also be because of other complications. It is for the systems to use the basic labeled data and learn more about the large volumes of unlabeled data it receives. Theoretically, semi-supervised learning may be considered a better training method for systems than supervised or unsupervised learning.

Thuật ngữ liên quan

  • Data Mining
  • Big Data
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Ground Truth
  • Alan Turing
  • Boolean Logic
  • Computer Science
  • Computer System

Source: Semi-Supervised Learning là gì? Technology Dictionary – biabop – Techtopedia – Techterm

Rate this post