반응형 unlabeled data2 [분석 방법론] Semi supervised Learning(2) - Self-Training & Co-Training 본 포스팅은 고려대학교 산업경영공학부 강필성 교수님의 [Korea University] Business Analytics (Graduate, IME654) 강의 중 05-2: Semi supervised Learning - Self-Training & Co-Training 영상을 보고 정리한 내용입니다. 1. Basic Self-Training 알고리즘 - 가정 : high-confidence predictions는 정답으로 볼 수 있음 - label된 \(X_l, y_l\)을 이용하여 \(y_l =f(x_l)\) 모형 생성하고, 생성한 모형을 이용하여 unlabel된 \(x_u\)에 대한 \(\hat{y_u}\)값을 도출 - 도출한 \(x_u, \hat{y_u}\)를 labeled data에 추가하고,.. 2023. 1. 12. [분석 방법론] Semi supervised Learning(1) - Overview 본 포스팅은 고려대학교 산업경영공학부 강필성 교수님의 [Korea University] Business Analytics (Graduate, IME654) 강의 중 05-1: Semi supervised Learning - Overview 영상을 보고 정리한 내용입니다. 1. 머신러닝 분류 - Supervised Learning (지도학습) : 모든 데이터 객체에 설명변수(x)-종속변수(y) 쌍이 존재함, 설명변수로 종속변수를 잘 설명하는 모델을 만들고자 함 - Unsupervised Learning (비지도학습) : 데이터 객체에 종속변수(y)가 존재하지 않음, x만 가지고 데이터의 특징을 설명하는 모델을 만들고자 함, 데이터의 밀도를 추정할 수도 있고, 군집을 찾아낼 수도 있음 - Semi-super.. 2023. 1. 6. 이전 1 다음 반응형
