Un esquema de co-entrenamiento basado en un conjunto de votación suave utilizando selección estática para problemas de clasificación binaria
Autores: Karlos, Stamatis; Kostopoulos, Georgios; Kotsiantis, Sotiris
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Un esquema de co-entrenamiento basado en un conjunto de votación suave utilizando selección estática para problemas de clasificación binaria
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Aprendizaje automático
Aprendizaje semisupervisado
Algoritmo de co-entrenamiento
Métodos de conjunto
Precisión de clasificación
Conjuntos de datos de referencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, ha surgido un subcampo de aprendizaje automático orientado hacia el futuro con importantes aplicaciones en una variedad de campos científicos. El aprendizaje semi-supervisado está siendo cada vez más reconocido como un área emergente que abarca una gran cantidad de métodos y algoritmos eficientes que buscan explotar un pequeño grupo de ejemplos etiquetados junto con un gran grupo de ejemplos no etiquetados de la manera más eficiente.
Descripción
En los últimos años, ha surgido un subcampo de aprendizaje automático orientado hacia el futuro con importantes aplicaciones en una variedad de campos científicos. El aprendizaje semi-supervisado está siendo cada vez más reconocido como un área emergente que abarca una gran cantidad de métodos y algoritmos eficientes que buscan explotar un pequeño grupo de ejemplos etiquetados junto con un gran grupo de ejemplos no etiquetados de la manera más eficiente.