[käesolev lehekülg wikis][indeks][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

Loeng: Pooljärelevalvega ja järelevalveta õppimine

Haldusteave

Ametinimetus Pooljärelevalvega ja järelevalveta õppimine
Kestus 45–60
Moodul C
Õppetunni liik Loeng
Keskendumine Tehniline – tulevane tehisintellekt
Teema Edusammud ML mudelites läbi HC objektiivi – tulemustele orienteeritud uuring

Võtmesõnad

juhendatud, järelevalveta, pooljärelevalve all, enesejärelevalve all,

Õpieesmärgid

Eeldatav ettevalmistamine

Kohustuslik õpilastele

  • Sissejuhatus masinõppesse ja varasemates loengutes esitatud süvaõppe kontseptsioonidesse

Soovitatav õpetajatele

Puudub.

Õppematerjalid

Juhised õpetajatele

Selle loengu eesmärk on keskenduda õppemeetoditele, mis võimaldavad meil luua mudeleid märgistatud koolitusandmete puudumisel. Teisisõnu, ehitada süsteeme, mis õpivad rohkem nagu inimesed. Loeng peaks keskenduma uutele lähenemisviisidele pooljärelevalve all olevates ja enesejärelevalve all olevates õppemeetodites, mis vähendavad või kõrvaldavad märgistatud andmekogumite nõuet. Loeng peaks:

Kontuur

Kestus Kirjeldus Mõisted Tegevus Materjal
10 minutit Järelevalve all toimuva ja järelevalveta õppimise läbivaatamine Märgistatud andmed, märgistamata andmed, klassifikaator, klasterdamine, dimensiooni vähendamine, piirangud ja probleemid (märgistusandmete maksumus) Õpetatud seanss ja näited Õppematerjalid
10 minutit Pooljärelevalvega õppimine Pooljärelevalvega õppe määratlus (tundmine piiratud märgistusega andmetega), iseõppimise mudel, pseudomärgistamine, usaldusnivood, kaaskoolitus, graafikupõhine märgise paljundamine Õpetatud seanss ja näited Õppematerjalid
10 minutit Enesejärelevalve all õppimine Enesejärelevalve all õppimise määratlus (õppimine ilma märgistatud andmeteta), ettekäände ülesanne, allavoolu ülesanne, kontrastne õppimine Õpetatud seanss ja näited Õppematerjalid
10 minutit Kasutusjuhtumid ja kasutusalad Pooljärelevalvega õppimine (helimärgistamine, veebisisu klassifikatsioon, tekstidokumentide klassifikatsioon), enesejärelevalvega õppimine (patch lokaliseerimine, sisuteadlik piksli predikatsioon, järgmine lause predikatsioon, automaatne regressiivne keele modelleerimine, vihakõne tuvastamine) Õpetatud seanss ja näited Õppematerjalid
5 minutit Järeldused, küsimused ja vastused Kokkuvõte Järeldused Õppematerjalid

Tunnustused

Inimkeskse tehisintellekti magistriprogrammi kaasfinantseeris Euroopa Liidu Ühendamise Rahastu toetusega CEF-TC-2020–1 „Digioskused 2020“-EU-IA-0068.