human
Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage semi-supervisé"
gpt
La faible supervision est une branche de l'apprentissage automatique où des sources bruyantes, limitées ou imprécises sont utilisées pour fournir un signal de supervision pour étiqueter de grandes quantités de données de formation dans un cadre d'apprentissage supervisé.Cette approche atténue le fardeau de l'obtention d'ensembles de données marqués à la main, qui peuvent être coûteux ou peu pratiques.Au lieu de cela, les étiquettes faibles peu coûteuses sont utilisées en comprenant qu'ils sont imparfaits, mais peuvent néanmoins être utilisés pour créer un modèle prédictif fort.