Wer erstellt einen Graphen, der in der Graph-Regularisierungstechnik verwendet wird und einen Graphen umfasst, bei dem Knoten Datenpunkte und Kanten Beziehungen zwischen den Datenpunkten darstellen?
Die Regularisierung von Graphen ist eine grundlegende Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Graph erstellt wird, in dem Knoten Datenpunkte und Kanten Beziehungen zwischen den Datenpunkten darstellen. Im Kontext des Neural Structured Learning (NSL) mit TensorFlow wird der Graph erstellt, indem definiert wird, wie Datenpunkte basierend auf ihren Ähnlichkeiten oder Beziehungen verbunden werden. Der
Was sind einige Beispiele für halbüberwachtes Lernen?
Halbüberwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, das zwischen überwachtem Lernen (bei dem alle Daten beschriftet werden) und unüberwachtem Lernen (bei dem keine Daten beschriftet werden) liegt. Beim halbüberwachten Lernen lernt der Algorithmus aus einer Kombination einer kleinen Menge beschrifteter Daten und einer großen Menge unbeschrifteter Daten. Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei der Beschaffung