আমার কাছে দুটি ডেটাসেট রয়েছে, আমি কী সনাক্ত করতে চাই তার ইতিবাচক উদাহরণ সহ একটি এবং লেবেলযুক্ত দৃষ্টান্ত সহ একটি। আমি কোন পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি?
উদাহরণ হিসাবে, ধরুন আমরা কয়েকটি কাঠামোগত ইমেল বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে স্প্যাম ইমেল সনাক্ত করতে বুঝতে চাই understand আমাদের কাছে 10000 স্প্যাম ইমেলের একটি ডেটাসেট রয়েছে এবং 100000 ইমেলের একটি ডেটাসেট রয়েছে যার জন্য আমরা জানি না সেগুলি স্প্যাম কিনা তা।
আমরা কীভাবে এই সমস্যাটি মোকাবেলা করতে পারি (লেবেলবিহীন কোনও ডেটা ম্যানুয়ালি লেবেল না দিয়ে)?
লেবেলযুক্ত ডেটাতে স্প্যামের অনুপাত সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্য (আমরা যদি 100000 লেবেলযুক্ত ইমেলগুলির মধ্যে 20-40% এর মধ্যে স্প্যাম বলে অনুমান করি তবে কী করতে পারি) আমরা কী করতে পারি?
1
পোস্টটি আধা তত্ত্বাবধানে এবং পু-লার্নিং ট্যাগগুলি যুক্ত করা উচিত। এই ট্যাগগুলি এখনও বিদ্যমান নেই এবং বর্তমানে আমি এগুলি তৈরি করতে পারি না।
—
ডએএল
@ ড্যানল্যাভিন হ্যাঁ, [ট্যাগ: আধা-তত্ত্বাবধানে-শেখানো] অর্থবোধ করে। যোগ করা :) আমি পু-লার্নিং অংশের সাথে নিশ্চিত নই (অন্তত আমি এটি সম্পর্কে অবগত নই), যাতে অন্য কেউ এটি করতে পারে!
—
দাওয়ানি 33
পিইউ-লার্নিং আধা তত্ত্বাবধানে শেখার একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে। এটি কম সাধারণ (গুগলে 7 কে ফলাফল) এর পরে আধা তত্ত্বাবধানে (গুগলে 298 কে ফলাফল) যে এই প্রশ্নটি পিইউ (লেবেলযুক্ত ডেটাসেটটি কেবল ইতিবাচক)। বিষয়টি যখন একাডেমি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে (যেমন, cs.uic.edu/~liub/NSF/PSC-IIS-0307239.html ) সম্ভবত এই প্রশ্নটি এই ট্যাগটি নিয়ে বেশ কিছুক্ষণ থাকবে alone
—
ডএল