Chi costruisce un grafo utilizzato nella tecnica di regolarizzazione dei grafi, coinvolgendo un grafo in cui i nodi rappresentano i punti dati e gli spigoli rappresentano le relazioni tra i punti dati?
La regolarizzazione del grafico è una tecnica fondamentale nell'apprendimento automatico che prevede la costruzione di un grafico in cui i nodi rappresentano punti dati e gli spigoli rappresentano le relazioni tra i punti dati. Nel contesto del Neural Structured Learning (NSL) con TensorFlow, il grafico viene costruito definendo il modo in cui i punti dati sono collegati in base alle loro somiglianze o relazioni. IL
Quali sono alcuni esempi di apprendimento semi-supervisionato?
L’apprendimento semi-supervisionato è un paradigma di apprendimento automatico che si colloca tra l’apprendimento supervisionato (dove tutti i dati sono etichettati) e l’apprendimento non supervisionato (dove nessun dato è etichettato). Nell'apprendimento semi-supervisionato, l'algoritmo apprende da una combinazione di una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati. Questo approccio è particolarmente utile quando si ottiene