Quins són alguns exemples d'aprenentatge semitutelat?
L'aprenentatge semi-supervisat és un paradigma d'aprenentatge automàtic que es troba entre l'aprenentatge supervisat (on s'etiqueten totes les dades) i l'aprenentatge no supervisat (on no s'etiqueten dades). En l'aprenentatge semisupervisat, l'algoritme aprèn d'una combinació d'una petita quantitat de dades etiquetades i una gran quantitat de dades sense etiquetar. Aquest enfocament és especialment útil a l'hora d'obtenir
Els algorismes d'aprenentatge automàtic poden aprendre a predir o classificar dades noves no vistes. Què implica el disseny de models predictius de dades sense etiquetar?
El disseny de models predictius per a dades sense etiquetar en l'aprenentatge automàtic implica diversos passos i consideracions clau. Les dades sense etiqueta es refereixen a les dades que no tenen etiquetes o categories de destinació predefinides. L'objectiu és desenvolupar models que puguin predir o classificar amb precisió dades noves i no vistes basant-se en patrons i relacions apreses de les dades disponibles.