Какие есть современные подходы к обучению нейронных сетей на размеченных данных?

Некоторые современные подходы к обучению нейронных сетей на размеченных данных:

• Обучение с учителем (Supervised Learning). quantum-dev.ru Нейросеть обучается на заранее подготовленных данных, которые содержат как входные данные, так и правильные ответы (метки). data-light.ru Задача нейросети — научиться распознавать закономерности между входными данными и их метками, чтобы на основе новых, ранее не встречавшихся данных, она могла сделать правильные предсказания. data-light.ru
• Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-Supervised Learning). neurohive.io Обучающий датасет содержит как размеченные, так и неразмеченные данные. neurohive.io Этот метод особенно полезен, когда трудно извлечь из данных важные признаки или разметить все объекты — трудоёмкая задача. neurohive.io
• Передача обучения (Transfer Learning). quantum-dev.ru sky.pro Позволяет использовать предварительно обученные модели для решения новых задач. quantum-dev.ru sky.pro Это особенно полезно, когда есть ограниченное количество данных для обучения. sky.pro
• Генеративно-состязательные сети (GANs). neurohive.io quantum-dev.ru Метод, при котором две нейросети (генератор и дискриминатор) обучаются одновременно. quantum-dev.ru Генератор создаёт данные, а дискриминатор оценивает их качество. quantum-dev.ru

Выбор подходящего метода зависит от задачи, доступных данных и целей проекта. quantum-dev.ru