अर्ध-पर्यवेक्षित गाउसीय प्रक्रिया
अर्ध-पर्यवेक्षित गाउसीय प्रक्रिया (Semi-supervised Gaussian Process) संभाव्य GP फ्रेमवर्क का विस्तार करती है ताकि लेबल रहित डेटा का उपयोग लेबल किए गए प्रेक्षणों के एक छोटे समूह के साथ किया जा सके। यह फलनों पर एक GP पूर्वधारणा रखकर और लेबल रहित इनपुट द्वारा प्रकट की गई ज्यामितीय संरचना का लाभ उठाकर, लेबल की कमी होने पर विशुद्ध रूप से पर्यवेक्षित GP की तुलना में अधिक सटीक और बेहतर-कैलिब्रेटेड प्रेडिक्टर सीखती है, जिससे यह उन वैज्ञानिक और चिकित्सा समस्याओं के लिए उपयुक्त हो जाती है जहाँ एनोटेशन महंगा होता है।
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स्रोत
- Lawrence, N. D., & Jordan, M. I. (2004). Semi-supervised learning via Gaussian processes. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 17, 753–760. MIT Press. link ↗
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-gaussian-process
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