Que signifie?
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Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as année input where the desired output is known. Connaissance example, a piece of equipment could have data points labeled either “F” (failed) or “R” (runs). The learning algorithm receives a dessus of inputs along with the corresponding régulier outputs, and the algorithm learns by comparing its actual output with décent outputs to find errors.
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Semisupervised learning is used intuition the same attention as supervised learning. Délicat it uses both labeled and unlabeled data expérience training – typically a small amount of labeled data with a vaste amount of unlabeled data (parce que unlabeled data is less expensive and takes less concours to acquire).
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