El usuario quiere entender el aprendizaje semisupervisado en el contexto de los fundamentos de aprendizaje automático y aplicarlo a trabajos prácticos de gobernanza o cumplimiento en IA.
El aprendizaje semisupervisado es un enfoque de aprendizaje automático que usa datos etiquetados y no etiquetados durante el entrenamiento. Es útil cuando los ejemplos etiquetados son costosos o limitados, pero mayores volúmenes de datos no etiquetados pueden ayudar a mejorar la representación, la clasificación o la predicción.
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