Howtosignalprocessing
- Was ist ein positives, nicht markiertes Lernen?
- Benötigt maschinelles Lernen immer beschriftete Daten??
- Was sind weiche Etiketten im maschinellen Lernen??
- Welcher Typ maschinelles Lernen benötigt Datenkennzeichnung?
Was ist ein positives, nicht markiertes Lernen?
Das Lernen aus positiven und nicht markierten Daten oder PU -Lernen ist die Einstellung. Die Annahme ist, dass die unbezeichneten Daten sowohl positive als auch negative Beispiele enthalten können.
Benötigt maschinelles Lernen immer beschriftete Daten??
Die Verschiebung in Richtung ML- und KI -Technologien hängt stark auf ordnungsgemäß gekennzeichnete Daten für maschinelles Lernen (ML) ab, sodass Algorithmen sie verwenden können, um Probleme zu identifizieren und Lösungen vorzuschlagen. Mit anderen Worten, damit Daten für Trainingsmodelle verwendet werden müssen, muss sie zuerst bezeichnet werden.
Was sind weiche Etiketten im maschinellen Lernen??
Indem wir über das Überbewusstsein im maschinellen Lernen sprechen, sprechen wir hauptsächlich über harte Etiketten. Softetikett: Eine weiche Etikett ist eine Punktzahl, die eine gewisse Wahrscheinlichkeit/Wahrscheinlichkeit hat, dass sie angebracht ist. ZB: (0.1 0.2 0.8) Hartes Etikett: Ein hartes Etikett ist im Allgemeinen ein Teil einer der beiden Klassen. Es ist binär in der Natur (0 oder 1)
Welcher Typ maschinelles Lernen benötigt Datenkennzeichnung?
Das überwachte Lernen, der häufigste Typ, ist eine Art maschinelles Lernalgorithmus, der Daten und entsprechende kommentierte Etiketten zum Training benötigt.
