Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/39104
Title: | Semi-supervised learning paradigm analysis for classification of multimodal data |
Other Titles: | Аналiз парадигми Semi-supervised learning для класифiкацiї мульти- модальних даних. |
Authors: | Boyko, N. |
Keywords: | semi-supervised learning, support vector machine, transudative support vector machines, semi-supervised support vector machines, application programming interface |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | Говерла |
Citation: | Boyko, N. Semi-supervised learning paradigm analysis for classification of multimodal data [Текст] / N. Boyko // Науковий вісник Ужгородського університету : серія Математика і Інформатика / редкол. М. М. Маляр, Г. І. Сливка-Тилищак та ін. – Ужгород : Говерла, 2021. – Вип. 2 (39). – C. 125-144. – Бібліогр.: с. 142-144 (17 назв). – Рез. англ., укр. |
Series/Report no.: | Математика і інформатика; |
Abstract: | The paper considers machine learning algorithms. The focus is on semi-controlled
learning, which seems to be the balance between teaching accuracy with a teacher and the
cost of teaching methods without a teacher. Examples of careful processing of labelled data
sets for which supervised learning can be very effective are considered. The semi-supervised
and supervised approaches are compared, and the effectiveness of each is analyzed. The
paper considers S3VM and TSVM approach. The work aimed to investigate whether semicontrolled
methods can compete with controlled or even surpass them. Applying these
approaches to the proposed dataset to determine a more accurate classification of data,
namely at the reference limit, is described.
Keywords: semi-supervised learning, support vector machine, transudative support vector
machines, semi-supervised support vector machines, application programming interface. Бойко Н. Аналiз парадигми Semi-supervised learning для класифiкацiї мульти- модальних даних. У роботi розглядаються алгоритми машинного навчання. Увага зосереджена на напiвконтрольному навчаннi, яке здається балансом мiж точнiстю навчання з учите- лем та витратами методiв навчання без учителя. Розглядаються приклади ретельно- го опрацювання мiчених наборiв даних, для яких навчання пiд наглядом може бути дуже ефективним. Порiвнюються пiдходи semi-supervised та supervised та проаналiзо- вана ефективнiсть кожного. В роботi розглядаються пiдходи S3VM та TSVM. Метою роботи було дослiдити чи можуть напiвконтрольованi пiдходи конкурувати з контро- льованими або навiть їх перевершити. Описується застосування даних пiдходiв до запропонованого датасету для визначення бiльш точної класифiкацiї даних, а саме на опорнiй межi. Ключовi слова: навчання пiд наглядом, метод опорних векторiв, трандуктивний ме- тод опорних векторiв, метод опорних векторiв для часткового навчання, прикладний програмний iнтерфейс. |
Type: | Text |
Publication type: | Стаття |
URI: | https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/39104 |
ISSN: | 2616-7700 2708-9568 |
Appears in Collections: | Науковий вісник УжНУ Серія: Математика і інформатика. Том 39 №2 2021 |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
SEMI-SUPERVISED LEARNING.pdf | 1.73 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.