Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Общие понятия

441 байт добавлено, 13:47, 24 января 2019
Обучение с частичным привлечением учителя (англ. Semi-supervised learning)
''Задачи, которые могут решаться этим способом:'' кластеризация, нахождение ассоциативных правил, выдача рекомендаций (например реклама), уменьшение размености датасета.
=== Обучение с частичным привлечением учителя (англ. ''Semi-supervised learning'') ===
Тренировочные данные доступны все сразу, но размечено мало, либо малоинформативная часть.<br/>''Примером частичного обучения может послужить сообучение:'' два или более обучаемых алгоритма используют один и тот же набор данных, но каждый при обучении использует различные — в идеале некоррелированные — наборы признаков объектов. 
=== Обучение с подкреплением (англ. ''Reinforcement learning'') ===
Частный случай обучения с учителем, сигналы подкрепления (правильности ответа) выдаются не учителем, а некоторой средой, с которой взаимодействует программа. Размеченность данных зависит от среды.
115
правок

Навигация