Halvövervakad inlärning är en miljö där man har märkt och omärkta data tillgängliga. I denna undersökning utforskar vi olika typer av teoretiska resultat när man använder omärkta data i klassificerings- och regressionsuppgifter. De flesta metoder som använder omärkta data bygger på vissa antaganden om datadistributionen. Om dessa antaganden inte uppfylls i verkligheten, inklusive omärkta uppgifter, kan det faktiskt leda till att prestandan minskar. När man studerar sådana metoder är det därför särskilt viktigt att ha en förståelse för den underliggande teorin. I denna recension samlar vi in resultat om de möjliga vinster man kan uppnå när man använder halvövervakat lärande samt resultat om gränserna för sådana metoder. Mer exakt, denna översyn samlar svaren på följande frågor: Vad är, när det gäller att förbättra övervakade metoder, gränserna för halvövervakat lärande? Vilka antaganden finns det om olika metoder? Vad kan vi uppnå om antagandena är sanna? Slutligen diskuterar vi också den största flaskhalsen av halvövervakat lärande, nämligen de antaganden de gör.
Mey och Loog fokuserade på de underliggande teoretiska antagandena i halvövervakat lärande REF.
Improvability Through Semi-Supervised Learning: A Survey of Theoretical Results
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}