机器学习方法论

时间:2021-01-07 01:28:53
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文件名称:机器学习方法论
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更新时间:2021-01-07 01:28:53
人工智能 学习 方法 半监督学习 半监督学习在训练阶段结合了大量未标记的数据和少量标签数据。与使用所有标签的数据相比,训练集训练的训练模型可以高度准确,训练成本更低。例如,我们的朋友Delip Rao在AI咨询公司Joostware上使用半监督学习,每班只使用30个标签,与使用监督学习训练的模型的准确度相同,每班需要约1360个标签。这使得他们的客户能够非常快速地将其预测功能从20个类别扩展到110个类别。 为什么使用未标记数据的一个直觉有时可以帮助模型更准确:即使你不知道答案,你正在学习一些有关可能的价值观以及特定值出现的频率。 强化学习 加固学习适用于你再次没有标注数据集的情况,但你有办法告诉你是否越来越接近目

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