반지도 학습 (Semi-supervised)

소량의 라벨과 다량의 비라벨 데이터를 함께 활용하는 학습 방식입니다.

핵심 개념

그래프 기반 전파(Label Propagation/Spreading)
Pseudo-label 품질 관리
라벨 노이즈 증폭 방지

자주 보는 평가 지표

label efficiency
validation F1/ROC-AUC

알고리즘 목록

알고리즘	실습 링크	공식 문서
Label Propagation	Open	Docs
Label Spreading	Open	Docs
Self-Training	Open	Docs

참고

공식 API 문서

Machine Learning

분류 (Classification)

회귀 (Regression)

클러스터링 (Clustering)

차원 축소 (Dimensionality Reduction)

앙상블 (Ensemble)

랭킹 (Learning to Rank)

이상치 탐지 (Anomaly Detection)

매니폴드 학습 (Manifold)

전처리 (Preprocessing)

교차 분해 (Cross Decomposition)

반지도 학습 (Semi-supervised)

불균형 샘플링 (Imbalanced Learning)

통계/시계열 (statsmodels)

반지도 학습 (Semi-supervised)

반지도 학습 (Semi-supervised)

핵심 개념

자주 보는 평가 지표

알고리즘 목록

참고

Machine Learning

분류 (Classification)

회귀 (Regression)

클러스터링 (Clustering)

차원 축소 (Dimensionality Reduction)

앙상블 (Ensemble)

랭킹 (Learning to Rank)

이상치 탐지 (Anomaly Detection)

매니폴드 학습 (Manifold)

전처리 (Preprocessing)

교차 분해 (Cross Decomposition)

반지도 학습 (Semi-supervised)

불균형 샘플링 (Imbalanced Learning)

통계/시계열 (statsmodels)

​반지도 학습 (Semi-supervised)

​핵심 개념

​자주 보는 평가 지표

​알고리즘 목록

​참고

반지도 학습 (Semi-supervised)

핵심 개념

자주 보는 평가 지표

알고리즘 목록

참고