今天要來介紹的是半監督式學習~
半監督式學習，簡單來講，他介於監督式學習與非監督式學習之間，他一次只標記少部分的資料，機器再從已標註的資料中尋找特徵，並試著將未標記的資料進行分類。
半監督式學習，主要解決以下兩個問題:
標記資料的稀缺性: 在現實生活中，獲得標記資料通常需要大量的時間和資源。半監督式學習通過僅標記少量資料，節省了成本和工作量。
未標記資料的利用： 未標記資料比標記資料通常容易取得，但它們往往被忽視。半監督式學習利用這些未標記資料，通過已知的特徵和結構來提高模型性能。
這種學習方法在多個領域都有應用，包括自然語言處理、計算機視覺、模式識別等。它可以幫助機器更好地理解和處理大量未標記的資料，從而提高預測和分類的準確性。他也是目前最常用的機器學習。
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