Att lära sig av positiva och omärkta data eller PU-inlärning är den miljö där en inlärare endast har tillgång till positiva exempel och omärkta data. Antagandet är att de omärkta uppgifterna kan innehålla både positiva och negativa exempel. Denna inställning har väckt ett ökat intresse inom maskininlärningslitteraturen eftersom denna typ av data naturligt uppstår i tillämpningar som medicinsk diagnos och kunskapsbas. Denna artikel ger en översikt över den aktuella tekniken inom PU-lärande. Den föreslår sju centrala forskningsfrågor som ofta uppstår inom detta område och ger en bred överblick över hur området har försökt ta itu med dem.
En annan gren av studier som är relaterade till vårt arbete är Positiva och Omärkta (PU) lärande REF, där en lärande algoritm endast har tillgång till positiva exempel och omärkta data.
Learning from positive and unlabeled data: a survey
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}