Mashinani o’qitish turlari. Yarim-nazoratli o’qitish Reja

Nazoratsiz ta'limning qo'llanilishi

• 
  Tarmoq tahlili: Nazoratsiz o'rganish ilmiy maqolalar uchun matn ma'lumotlarini hujjat tarmog'ini tahlil qilishda plagiat va mualliflik huquqini aniqlash uchun ishlatiladi.
  
• 
  Tavsiya tizimlari: Tavsiya qilish tizimlari turli veb-ilovalar va elektron tijorat veb-saytlari uchun tavsiya ilovalarini yaratish uchun nazoratsiz o'rganish usullaridan keng foydalanadi.
  
• 
  Anomaliyalarni aniqlash: Anomaliyalarni aniqlash - bu nazoratsiz o'rganishning mashhur ilovasi bo'lib, u ma'lumotlar to'plamidagi noodatiy ma'lumotlar nuqtalarini aniqlay oladi. U firibgarlik operatsiyalarini aniqlash uchun ishlatiladi.
  
• 
  Singular Value Decomposition: Singular Value Decomposition yoki SVD ma'lumotlar bazasidan ma'lum ma'lumotlarni olish uchun ishlatiladi. Masalan, ma'lum bir joyda joylashgan har bir foydalanuvchining ma'lumotlarini olish.
  

Yarim nazorat ostida o‘qitish
Yarim nazorat ostida o'rganish - bu Mashinali o’qitishalgoritmining bir turi bo'lib, u nazorat ostidagi va nazoratsiz mashinalarni o'rganish o'rtasida joylashgan . U Nazorat qilinadigan (yorliqli oʻquv maʼlumotlari bilan) va Nazorat qilinmagan oʻrganish (yorliqlangan oʻquv maʼlumotlarisiz) algoritmlari oʻrtasidagi oraliq asosni ifodalaydi va oʻquv davrida yorliqli va yorliqsiz maʼlumotlar toʻplamlarining kombinatsiyasidan foydalanadi.
Yarim nazorat ostidagi ta'lim nazorat ostidagi va nazoratsiz ta'lim o'rtasidagi o'rta asos bo'lib, bir nechta yorliqlardan iborat ma'lumotlarga asoslangan bo'lsa-da, u asosan yorliqsiz ma'lumotlardan iborat.
Yorliqlar qimmat bo'lgani uchun, lekin korporativ maqsadlarda ular bir nechta teglarga ega bo'lishi mumkin. Bu nazorat ostidagi va nazoratsiz ta'limdan butunlay farq qiladi, chunki ular yorliqlarning mavjudligi va yo'qligiga asoslanadi.
Nazorat ostidagi ta'lim va nazoratsiz ta'lim algoritmlarining kamchiliklarini bartaraf etish uchun Yarim nazorat ostida o'qitish tushunchasi kiritildi . Yarim nazorat ostida o'qitishning asosiy maqsadi nazorat ostidagi ta'limdagi kabi etiketli ma'lumotlardan ko'ra, barcha mavjud ma'lumotlardan samarali foydalanishdir. 
Dastlab, shunga o'xshash ma'lumotlar nazoratsiz o'rganish algoritmi bilan birga klasterlanadi va keyinchalik etiketlanmagan ma'lumotlarni etiketli ma'lumotlarga yorliqlashga yordam beradi. Buning sababi, etiketlangan ma'lumotlar yorliqsiz ma'lumotlarga qaraganda nisbatan qimmatroq sotib olishdir.
Biz bu algoritmlarni misol bilan tasavvur qilishimiz mumkin. Nazorat ostidagi ta'lim - bu talabaning uyda va kollejda o'qituvchi nazorati ostida bo'lishi. Bundan tashqari, agar talaba o'qituvchining yordamisiz xuddi shu kontseptsiyani o'z-o'zidan tahlil qilsa, u nazoratsiz o'rganiladi. Yarim nazorat ostida o'qitishda talaba kollejdagi o'qituvchi rahbarligida xuddi shu kontseptsiyani tahlil qilgandan so'ng o'zini qayta ko'rib chiqishi kerak.