解释半监督学习(Semi-Supervised Learning)的概念和方法(面试题200合集,中频、实用)
半监督学习(Semi-SupervisedLearning,SSL)是机器学习领域中一个至关重要的分支,它巧妙地结合了监督学习和无监督学习的特点,旨在利用少量标记数据和大量未标记数据来进行学习。在现实世界的许多应用场景中,获取未标记数据相对容易且成本低廉,而标记数据则往往需要昂贵的人工标注,既耗时又费力。半监督学习的出现,为解决此类问题提供了一条有效途径,能够在标记数据稀缺的情况下,显著提升模型的