半监督学习
半监督学习详细操作教程
这类算法或方法既没有完全监督也没有完全监督。它们基本上介于两种即监督和非监督学习方法之间。这些类型的算法通常使用小的监督学习组件，即少量的预先标记的带注释的数据，以及大的非监督学习组件，即大量的未标记的数据，用于训练。我们可以采用以下任何一种方法来实现半监督学习方法-
第一种简单的方法是基于少量标记和注释的数据构建监督模型，然后通过将其应用于大量未标记的数据来构建非监督模型以获得更多的标记样本。现在，在它们上训练模型并重复该过程。
第二种方法需要付出额外的努力。在这种方法中，我们可以首先使用无监督方法对相似的数据样本进行聚类，为这些组添加注释，然后使用这些信息的组合来训练模型。
