¿Quién construye un gráfico utilizado en la técnica de regularización de gráficos, que involucra un gráfico donde los nodos representan puntos de datos y los bordes representan relaciones entre los puntos de datos?
La regularización de gráficos es una técnica fundamental en el aprendizaje automático que implica la construcción de un gráfico donde los nodos representan puntos de datos y los bordes representan relaciones entre los puntos de datos. En el contexto del aprendizaje estructurado neuronal (NSL) con TensorFlow, el gráfico se construye definiendo cómo se conectan los puntos de datos en función de sus similitudes o relaciones. El
¿Cuáles son algunos ejemplos de aprendizaje semisupervisado?
El aprendizaje semisupervisado es un paradigma de aprendizaje automático que se sitúa entre el aprendizaje supervisado (donde todos los datos están etiquetados) y el aprendizaje no supervisado (donde no hay datos etiquetados). En el aprendizaje semisupervisado, el algoritmo aprende a partir de una combinación de una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos sin etiquetar. Este enfoque es particularmente útil cuando se obtienen