|
Yarim nazorat ostida o'qitishning afzalliklari va cheklovlari
|
| bet | 5/10 | | Sana | 26.04.2023 | | Hajmi | 237.88 Kb. | | #53913 |
Bog'liq machine learing exam Temir yol tr menejm DARSLIK (1), 1111111111, Nazorat ishi, flyer, HOZIRGI 0‘ZBEK ADABIY TILI, Shablonbek, ., 12 Восстановлен автовосстановление 87
Belgilanmagan ma'lumotlardan foydalanadigan texnikalar ma'lumotlarni to'plash bilan bog'liq haqiqiy muammolardan kelib chiqadi.
Har yili kompaniyalar va amaliyotchilar mashinani o'rganish uchun ma'lumotlar to'plamini etiketlash uchun juda ko'p vaqt va pul sarflashadi. Shu bilan birga, etiketlanmagan ma'lumotlar bo'sh qoladi; va odatda arzon va yig'ish oson bo'lsa-da, natijalarni teglarsiz etkazib berish qiyin. Kuchli natijalarga erishishda maʼlumotlarni qoʻlda yorliqlashdan qochishning iloji boʻlsa, mashinani oʻrganish amaliyotchilari qimmatbaho, aks holda behuda sarflangan resurslarni tejashlari mumkin.
Ikkita bir xil ma'lumotlar to'plamini hisobga olgan holda, to'liq etiketlangan ma'lumotlar to'plamiga ega bo'lgan nazorat ostidagi o'quv vazifasi, albatta, yorliqsiz nuqtalarning bir qismi bo'lgan to'plamga qaraganda yaxshiroq modelni o'rgatadi. Biroq, yorliqlar cheklangan va yorliqsiz ma'lumotlar ko'p bo'lsa, yarim nazorat ostida o'rganish kuchli. Bunday holda, bizning modelimiz minglab qo'shimcha tasvirlarga vaqt va pul sarflamasdan, joylashtirishda duch kelishi mumkin bo'lgan holatlarga ta'sir qiladi.
Ma'lumotlar to'plamiga oson kirish imkoniga ega bo'lganingizda, yorliqsiz va etiketli ma'lumotlar to'plamini aralashtirish, albatta, modelning ishlashini oshiradi.chiqing
Yarim nazorat ostida o'qitish: asosiy yo'nalishlar
Mana jist.
Umumiy yarim nazoratli algoritmda etiketli va yorliqsiz maʼlumotlar toʻplami berilgan holda misollar ikki xil usuldan biri bilan ishlanadi:
Belgilangan ma'lumotlar nuqtalari an'anaviy nazorat ostidagi ta'limdagi kabi ishlanadi; bashorat qilinadi, yo'qotish hisoblab chiqiladi va tarmoq og'irliklari gradient tushishi bo'yicha yangilanadi.
Belgilanmagan ma'lumotlar nuqtalari modelga yanada izchil va ishonchli bashorat qilishda yordam berish uchun ishlatiladi. Qo'shimcha nazoratsiz yo'qotish atamasi yoki psevdo-yorliqlar bo'lishidan qat'i nazar, etiketlanmagan misollar etiketlangan misollarning rivojlanishiga asoslanish uchun ishlatiladi.
Eng yaxshi natijalarga ega bo'lgan ba'zi maqolalar va ilovalar bitta algoritmda ko'plab usullardan foydalangan holda yaxlit yondashuvlarni oldi.
|
| |
