Τεχνικές μάθησης μερικής επίβλεψης για λήψη αποφάσεων
Περίληψη
Ο όρος μάθηση με μερική επίβλεψη αναφέρεται σε ένα ευρύ πεδίο τεχνικών μηχανικής μάθησης, οι οποίες χρησιμοποιούν τα μη τιτλοφορημένα δεδομένα για να εξάγουν επιπλέον ωφέλιμη πληροφορία. Η μερική επίβλεψη αντιμετωπίζει προβλήματα που σχετίζονται με την επεξεργασία και την αξιοποίηση μεγάλου όγκου δεδομένων και τα όποια κόστη σχετίζονται με αυτά (π.χ. χρόνος επεξεργασίας, ανθρώπινα λάθη). Απώτερος σκοπός είναι η ασφαλή εξαγωγή συμπερασμάτων, κανόνων ή προτάσεων. Τα μοντέλα λήψης απόφασης που χρησιμοποιούν τεχνικές μερικής μάθησης έχουν ποικίλα πλεονεκτήματα. Σε πρώτη φάση, χρειάζονται μικρό πλήθος τιτλοφορημένων δεδομένων για την αρχικοποίηση τους. Στη συνέχεια, τα νέα δεδομένα που θα εμφανιστούν αξιοποιούνται και τροποποιούν κατάλληλα το μοντέλο. Ως εκ τούτου, έχουμε ένα συνεχώς εξελισσόμενο μοντέλο λήψης αποφάσεων, με την ελάχιστη δυνατή προσπάθεια.Τεχνικές που προσαρμόζονται εύκολα και οικονομικά είναι οι κατεξοχήν κατάλληλες για τον έλεγχο συστημάτων, στα οποία παρατηρούνται συχνές ...
περισσότερα
Περίληψη σε άλλη γλώσσα
Semi-supervised learning (SSL) is a class of supervised learning tasks and techniques that also exploits the unlabeled data for training. SSL significantly reduces labeling related costs and is able to handle large data sets. The primary objective is the extraction of robust inference rules.Decision support systems (DSSs) who utilize SSL have significant advantages. Only a small amount of labelled data is required for the initialization. Then, new (unlabeled) data can be utilized and improve system’s performance. Thus, the DSS is continuously adopted to new conditions, with minimum effort. Techniques which are cost effective and easily adopted to dynamic systems, can be beneficial for many practical applications. Such applications fields are: (a) industrial assembly lines monitoring, (b) sea border surveillance, (c) elders’ falls detection, (d) transportation tunnels inspection, (e) concrete foundation piles defect recognition, (f) commercial sector companies financial assessment and ...
περισσότερα
Κατεβάστε τη διατριβή σε μορφή PDF (5.51 MB)
(Η υπηρεσία είναι διαθέσιμη μετά από δωρεάν εγγραφή)
|
Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.
|
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στους συνδεδεμένους στο σύστημα χρήστες οι οποίοι έχουν αλληλεπιδράσει με τη διδακτορική διατριβή. Ως επί το πλείστον, αφορά τις μεταφορτώσεις.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.