Definição – O que significa Aprendizagem Semi-Supervisionada?
Aprendizagem semissupervisionada é um método usado para permitir que as máquinas classifiquem objetos tangíveis e intangíveis. Os objetos que as máquinas precisam classificar ou identificar podem ser tão variados quanto inferir os padrões de aprendizagem dos alunos a partir de vídeos em sala de aula ou fazer inferências a partir de tentativas de roubo de dados em servidores. Para aprender e inferir sobre objetos, as máquinas recebem informações rotuladas e rasas sobre vários tipos de dados, com base nos quais as máquinas precisam aprender com dados grandes, estruturados e não estruturados que recebem regularmente.
Definirtec explica a aprendizagem semi-supervisionada
Os poucos dados rotulados fornecidos aos sistemas servem como ponto de partida para os sistemas de computador. Depois disso, os sistemas precisam aceitar e aprender com grandes volumes de dados não rotulados. No entanto, os dados rotulados fornecidos podem ser úteis na classificação do amplo tipo de dados não rotulados que o sistema pode estar recebendo. Por exemplo, como dados rotulados, temperaturas superiores a 104 ° F devem ser tratadas como um caso de febre alta, mas na realidade, essa temperatura elevada também pode ser devido a outras complicações. Cabe aos sistemas usar os dados rotulados básicos e aprender mais sobre os grandes volumes de dados não rotulados que recebe. Teoricamente, o aprendizado semissupervisionado pode ser considerado um método de treinamento melhor para sistemas do que o aprendizado supervisionado ou não supervisionado.