El aprendizaje híbrido supervisado / no supervisado es exactamente como suena el nombre. Combinando un aprendizaje supervisado y otro método no supervisado para resolver un problema. Por ejemplo, en esta página de trabajo en lia.univ-avignon.fr, el autor utiliza un algoritmo supervisado y un algoritmo no supervisado conjuntamente para resolver un problema de clasificación. Tenga en cuenta que los algoritmos supervisados en este enfoque funcionan en etiquetas de datos y el algoritmo no supervisado los ignora por completo.
Los algoritmos semi-supervisados están a mitad de camino en el espectro supervisado / no supervisado, ya que estos algoritmos aprenden sobre datos parcialmente etiquetados y en su mayoría no etiquetados. Un ejemplo son las SVM transductoras que intentan paginar en umn.edu poner el límite de decisión obtenido en base a datos etiquetados en regiones dispersas (suponiendo que los datos no marcados son como los puntos de datos etiquetados más cercanos en su mayoría)
¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje semi-supervisado y el aprendizaje híbrido supervisado-no supervisado?
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El aprendizaje no supervisado es realizar algo sin ninguna función objetiva. Como no tenemos la función Objetivo, ni siquiera tendremos Parámetros. donde se supervisa inclinarse es hacer algo con función y parámetros objetivos específicos.
El aprendizaje semi-supervisado o el aprendizaje híbrido es una mezcla de ambos donde comenzamos con el aprendizaje no supervisado y luego seguimos con el aprendizaje supervisado.
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