Il utilise un ensemble de données étiquetées plus petit pour guider la classification et l'extraction des caractéristiques à partir d'un ensemble de données plus grand et non étiqueté.
L'apprentissage semi-supervisé peut résoudre le problème de ne pas avoir suffisamment de données étiquetées ou de ne pas pouvoir se permettre d'étiqueter suffisamment de données pour former un algorithme d'apprentissage supervisé.
Bienvenu, je m’appelle Eric Soupet et je suis l'administrateur du site elodees.com. elodees.com est un état de l'art de l'Intelligence Artificielle et se veut collaboratif, vous pouvez dès à présent proposer du contenu tels que des articles, des événements, des tutoriels, ... alors n'hésitez pas !
