什么是半监督学习？ -技术百科的定义

定义-半监督学习是什么意思？

半监督学习是一种使机器能够对有形和无形物体进行分类的方法。 机器需要分类或识别的对象可以多种多样，例如可以从教室视频中推断学生的学习模式，也可以从服务器上的数据盗窃尝试中得出推断。 为了学习和推断对象，为机器提供了有关各种类型数据的带标签的浅层信息，基于这些信息，机器需要从定期接收的大型，结构化和非结构化数据中学习。

Techopedia解释了半监督学习

提供给系统的少量标记数据用作计算机系统的起点。 之后，系统需要接受大量未标记的数据并从中学习。 但是，提供的标记数据可能有助于对系统可能正在接收的各种类型的未标记数据进行分类。 例如，作为标记数据，当发高烧时应治疗高于104°F的温度，但实际上，这种高温也可能是由于其他并发症造成的。 系统将使用基本的标记数据并了解有关其接收的大量未标记数据的更多信息。 从理论上讲，半监督学习可以被认为是比有监督或无监督学习更好的系统训练方法。