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Aprendizaje semi-supervisado
Definición:
El aprendizaje semi-supervisado es un enfoque en el campo de la inteligencia artificial donde un modelo de aprendizaje automático se entrena utilizando un conjunto de datos que contiene tanto ejemplos etiquetados como no etiquetados. Esto permite al modelo aprender de manera más eficiente al aprovechar la información proporcionada por los datos no etiquetados, lo que puede resultar en un mejor rendimiento que el aprendizaje supervisado tradicional con conjuntos de datos totalmente etiquetados.
El concepto de Aprendizaje semi-supervisado
En el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el aprendizaje semi-supervisado es una técnica que combina elementos del aprendizaje supervisado, donde se tienen datos de entrada etiquetados, y del aprendizaje no supervisado, donde no se tienen etiquetas para los datos de entrada.
En el aprendizaje semi-supervisado, el algoritmo se entrena utilizando tanto datos etiquetados como no etiquetados, lo que permite mejorar el rendimiento y la generalización del modelo predictivo. Esto es especialmente útil en situaciones donde obtener etiquetas para todos los datos de entrada es costoso o consume mucho tiempo.
Beneficios del aprendizaje semi-supervisado
1. Eficiencia: Permite aprovechar mejor los datos disponibles al incorporar tanto datos etiquetados como no etiquetados en el aprendizaje del modelo.
2. Generalización: Al utilizar una mayor cantidad de datos durante el entrenamiento, el modelo tiende a generalizar mejor a nuevos ejemplos, mejorando su capacidad predictiva.
3. Reducción de costos: Al poder aprovechar datos no etiquetados, se reduce la necesidad de etiquetar manualmente cada ejemplo, lo que puede suponer un ahorro significativo en tiempo y recursos.
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