Semi-Supervised Learning
Semi-Supervised Learning adalah metode навчання machine learning yang menggunakan sedikit data berlabel dan banyak data tidak berlabel. Ini berada di tengah-tengah antara Supervised dan Unsupervised Learning.
Konteks Penggunaan
Saat biaya labeling data sangat mahal (misal diagnosis dokter).
Contoh
Punya 1000 foto rontgen tapi cuma 10 yang sudah diperiksa dokter. Model belajar dari 10 itu lalu mencoba menebak sisanya untuk meningkatkan akurasi sendiri.
Catatan
Self-training adalah salah satu tekniknya.
