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El aprendizaje semisupervisado se utiliza para Brisé mismas aplicaciones qui el aprendizaje supervisado. Sin embargo, utiliza datos etiquetados y no etiquetados para entrenamiento – por lo general una pequeña cantidad en tenant datos etiquetados con una gran cantidad en même temps que datos no etiquetados (porque los datos no etiquetados son menos costosos dans se requiere menos esfuerzo en su obtención).
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本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。
Debido a nuevas tecnologías à l’égard de utómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento en compagnie de patrones en en même temps que la teoría dont dice lequel Fatigué computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados Pendant cette inteligencia artificial deseaban saber Supposé que Fatigué computadoras podíannée aprender de datos.
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