Как можно использовать semi-supervised learning для решения реальных задач?

Некоторые способы использования semi-supervised learning для решения реальных задач:

• Идентификация случаев мошенничества. quiq.com В финансах с помощью этого метода можно обучать системы выявления случаев мошенничества или вымогательства. quiq.com Вместо того чтобы вручную помечать тысячи отдельных примеров, инженеры могут начать с нескольких размеченных примеров и продолжить обучение. quiq.com
• Классификация контента в интернете. quiq.com Для предоставления полезных поисковых результатов необходимо классифицировать огромные объёмы веб-контента, что можно сделать с помощью semi-supervised learning. quiq.com
• Анализ аудио и изображений. quiq.com При генерации аудио- и видеофайлов они часто не помечены, что затрудняет их использование для машинного обучения. quiq.com Однако эту проблему можно решить, начав с небольшой подвыборки размеченных данных. quiq.com

Также semi-supervised learning эффективен в задачах, где разметка данных занимает много времени и требует специальных знаний, например, при классификации последовательностей белков. www.v7labs.com