
Apprendimento semi-supervisionato: una spiegazione
L’apprendimento semi-supervisionato combina i vantaggi dei metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato per addestrare in modo efficiente modelli con pochi punti di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati. Questo metodo sblocca il potenziale…