Machine learningMachine learning

স্ব-শিক্ষিত নাইভ বেইজ

স্ব-শিক্ষিত নাইভ বেইজ (Self-supervised Naive Bayes) ক্লাসিক নাইভ বেইজ ক্লাসিফায়ারকে প্রসারিত করে, যা প্রত্যাশা-সর্বোচ্চকরণ (Expectation-Maximization) লুপের মাধ্যমে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সফট সিউডো-লেবেল (pseudo-label) নির্ধারণ করে লেবেলবিহীন ডেটার বৃহৎ পুলকে কাজে লাগায়। মূলত निगम এট আল. (2000) কর্তৃক টেক্সট ক্লাসিফিকেশনের জন্য প্রদর্শিত এই পদ্ধতিটি লেবেলযুক্ত উদাহরণ দুষ্প্রাপ্য কিন্তু লেবেলবিহীন ডেটা প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ থাকলে নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Nigam, K., McCallum, A. K., Thrun, S., & Mitchell, T. (2000). Text classification from labeled and unlabeled documents using EM. Machine Learning, 39(2-3), 103–134. DOI: 10.1023/A:1007692713085
  2. Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Naive Bayes (EM-augmented Generative Classifier). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/self-supervised-naive-bayes

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateSelf-supervised Naive Bayes (Self-supervised Naive Bayes (EM-augmented Generative Classifier)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/self-supervised-naive-bayes · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026