L’utilisateur veut comprendre l’apprentissage semi-supervisé dans le contexte des fondements de l’apprentissage automatique et l’appliquer à des travaux pratiques de gouvernance ou de conformité de l’IA.
L’apprentissage semi-supervisé est une approche d’apprentissage automatique qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pendant l’entraînement. Il est utile lorsque les exemples étiquetés sont coûteux ou limités, mais que des volumes plus importants de données non étiquetées peuvent aider à améliorer la représentation, la classification ou la prédiction.
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