준지도 학습: Difference between revisions
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* 많은 데이터를 갖고 있고 이 중 일부만 태그가 돼 있다면 준지도학습이 유용 | |||
*많은 데이터를 갖고 있고 이 중 일부만 태그가 돼 있다면 준지도학습이 유용 | |||
== 준지도 학습의 가정 == | |||
{| class="wikitable" | |||
!'''학습방식''' | |||
! '''내용''' | |||
|- | |||
|'''연속성(Continuity) 가정''' | |||
| | |||
* 서로 가까운 데이터가 동일한 속성을 가질 가능성이 더 높다는 가정 | |||
|- | |||
|'''클러스터(Cluster)''' | |||
'''가정''' | |||
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* 데이터는 클러스터를 형성하는 경향이 있으며 동 클러스터 내의 요소가 동일한 속성을 가지고 있다고 가정 | |||
|- | |||
|'''매니폴드(Manifold) 가정''' | |||
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* 입력 공간의 다양성(매니폴드) 차수가 데이터가 분류되어 구분되는 크기보다 훨씬 높다는 가정 | |||
|} | |||
== 각주 == | |||
Latest revision as of 20:54, 26 May 2021
- Semi-supervised learning
- 라벨링이 된 학습 데이터와 라벨링이 안된 학습 데이터를 모두 활용하여 모델의 성능을 향상시키는 머신 러닝 기법
- 많은 데이터를 갖고 있고 이 중 일부만 태그가 돼 있다면 준지도학습이 유용
준지도 학습의 가정[edit | edit source]
| 학습방식 | 내용 |
|---|---|
| 연속성(Continuity) 가정 |
|
| 클러스터(Cluster)
가정 |
|
| 매니폴드(Manifold) 가정 |
|
