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Combinando aprendizado ativo e aprendizado semi-supervisionado baseado em grafos
2020
Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC)
unpublished
A escassez de dados rotulados é um problema comum em muitas aplicações. O aprendizado semissupervisionado visa minimizar a necessidade de anotação humana combinando um pequeno conjunto de dados rotulados com uma enorme quantidade de dados não rotulados. Da mesma forma que o aprendizado semissupervisionado, o aprendizado ativo reduz os esforços de anotação, selecionando os pontos mais informativos. Poucos trabalhos exploram o aprendizado ativo e o aprendizado semissupervisionado baseado em
doi:10.5753/eniac.2019.9326
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