2024年9月15日
利用未标记数据的半监督学习在模型训练中的效果评估
摘要： 数据科学家在实践中经常面临的一个关键挑战是缺乏足够的标记数据来训练可靠且准确的模型。标记数据对于监督学习任务（如分类或回归）至关重要。但是在许多领域，获取标记数据往往成本高昂、耗时或不切实际。相比之下，未标记数据通常较易获取，但无法直接用于模型训练。 如何利用未标记数据来改进监督学习模型？这正是半监 阅读全文
posted @ 2024-09-15 17:52 deephub 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑