半監督學習

2021年3月3日 — 所謂的半監督式學習，就是我們有部分的資料是沒有label的，這也接近我們實務上操作的資料通常遇到的情況，是沒有label的資料遠大於有label的資料。

可以同時使用監督式和非監督式學習嗎？ 半監督式學習是指將監督式學習和非監督式學習技術同時套用於常見問題。它本身就是機器學習 ...

Self-Training 經典的半監督學習案例. 首先使用數據集內以標籤資料去對模型進行初次訓練，之後再用已訓練的模型進行自我訓練(也就是對自己未標籤的資料進行預測，預測完後 ...

半監督學習（Semi-Supervised Learning，SSL）半監督學習是機器學習（machine learning）中的一種訓練方式/學習方式。介於監督學習和無監督學習之間。是監督學習與無 ...

2019年3月28日 — 半監督式學習（Semi-supervised learning）：對少部分資料進行「標註」，電腦只要透過有標註的資料找出特徵並對其它的資料進行分類。這種方法可以讓預測時 ...

半監督學習（英語：Semi-supervised learning）是機器學習的一個分支，它在訓練時使用了少量的有標籤數據（Labeled data）和大量的無標籤數據（Unlabeled data）。

2021年2月20日 — 無監督學習有另一個著名子領域是強化學習(Reinforcement Learning)。強化學習的目的是學習一個決策函數，可以根據當前的狀態(state)決定最好的行動(action) ...

半監督式學習可以分成兩種：Transductive Learning以及Inductive Learning。在做Transductive Learning的時候，你的Unlabeled data就是你的測試資料，而Inductive Learning ...

機器學習領域，通常分為監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning），監督式學習，其資料集的特色為有註釋標籤（label），而非監督式 ...

2022年2月14日 — 探索半監督式學習. “Introduction to Semi-Supervised Learning” is published by Yuki Liu in Taiwan AI Academy.