Pòaⁿ-kàm-tok ha̍k-si̍p

半監督 (Pòaⁿ-kàm-tok)學習 (ha̍k-si̍p) (英語 (Eng-gí): semi-supervised learning) 是 (sī)機械 (ki-hāi)學習的 (ê)一 (chi̍t)个 (ê)分野 (hun-iá)， itī訓練 (hùn-liān)時 (sî)使用 (sú-iōng)著 (tio̍h)少量 (chió-liōng)的有標籤 (ū-piau-chhiam)數據 (sò͘-kì)佮 (kap)大量 (tōa-liōng)的無標籤 (bô-piau-chhiam)數據。半監督學習介 (kài)佇 (tī)無監督 (bô-kàm-tok)學習 (訓練數據全部 (choân-pō͘)攏 (lóng)無 (bô)標籤 (piau-chhiam)) 佮監督 (kàm-tok)學習 (訓練數據全部攏有 (ū)標籤) 中間 (tiong-kan)。半監督學習是為著 (ūi-tio̍h)欲 (beh)緩解 (oān-kái)訓練數據中 (tiong)存在 (chûn-chāi)標籤數據有限 (iú-hān)的文題 (bûn-tê)。

無監督學習合用 (ha̍h-ēng)的問題 (būn-tê)一般 (it-poaⁿ)是有大量無標籤樣本 (iūⁿ-pún)，猶 (ah)欲取得 (chhú-tit)有標籤想本 (siūⁿ-pún)成本 (sêng-pún)較 (khah)權 (koân)。部分 (Pō͘-hūn)其他 (kî-thaⁿ)機械學習分支 (hun-chi)有相像 (sio-siāng)的動機 (tōng-ki)，毋過 (m̄-koh)遵從 (chun-chiông)無仝 (bô-kāng)的假設 (ká-siat)佮方法 (hong-hoat)，親像 (chhin-chhiūⁿ)主動 (chú-tōng)學習佮弱監督 (jio̍k-kàm-tok)學習。共 (Kā)無標籤樣本佮少量有標籤樣本做伙 (chò-hóe)使用的時，會 (ē)對 (tùi)學習的準確性 (chún-khak-sèng)產生 (sán-seng)真 (chin)大 (tōa)的改善 (kái-siān)。為著特定 (te̍k-tēng)問題所 (só͘)收集 (siu-chi̍p)的數據通常 (thong-siông)需要 (su-iàu)專家 (choan-ka)智識 (tì-sek)抑 (ia̍h)進行 (chìn-hêng)物理 (bu̍t-lí)實驗 (si̍t-giām)。因此 (In-chhú)，取得有標籤樣本的成本一般嘛 (mā)較權，猶若 (nā)欲取得大型 (tōa-hêng)閣 (koh)完全 (oân-choân)標記 (piau-kì)的樣本集 (iūⁿ-pún-chi̍p)是無啥 (bô-siáⁿ)可能的 (khó-lêng--ê); 壓 (ah)若是 (nā-sī)欲取得無標籤樣本的成本一般相對 (siong-tùi)較低 (kē)。按呢 (Án-ne)來 (lâi)看 (khòaⁿ)，半監督學習佇機械學習佮人類 (jîn-lūi)學習的建模 (kiàn-bô͘)方面 (hong-bīn)嘛有理論 (lí-lūn)價值 (kè-ta̍t)。