نیم زیر نگرانی لرننگ کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. نیم زیر نگرانی سیکھنے کو ان حالات کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جہاں:
   • ہر مثال پر مکمل طور پر لیبل لگا ہوا ہے۔
   • آپ کے پاس کوئی ڈیٹا نہیں ہے۔
   • لیبل حاصل کرنے کے لیے لامحدود سستے ہیں۔
   • آپ کے پاس تھوڑا سا لیبل والا ڈیٹا اور بہت سا لیبل والا ڈیٹا ہے۔
2. How does self-training use selected predictions on unlabeled examples?
   • It treats selected model guesses as pseudo-labels for further fitting
   • It converts every guess into a verified human annotation
   • It permanently removes the original labeled examples by definition
   • It chooses labels only from alphabetical order
3. Under consistency regularization, what agreement is encouraged across chosen class-preserving augmentations?
   • A requirement that every arbitrary edit preserve the class
   • Opposite predictions for every view of an example
   • Agreement in the model's predictions
   • Removal of every unlabeled input from the loss
4. What does a cluster assumption propose for grouped observations in a semi-supervised method?
   • Every possible cluster must contain every class equally
   • They are likely to share a label under the assumed data structure
   • All semi-supervised methods guarantee identical clusters
   • Labels are determined by filename order
5. FixMatch دو اہم خیالات کو کیسے جوڑتا ہے؟
   • یہ کمزور طور پر بڑھے ہوئے ان پٹ کو چھدم لیبل کرتا ہے، پھر مضبوطی سے بڑھے ہوئے ورژن کو میچ کرنے کی تربیت دیتا ہے۔
   • یہ صرف لیبل لگا ڈیٹا استعمال کرتا ہے اور باقی سب کو نظر انداز کرتا ہے۔
   • یہ اضافہ کو مکمل طور پر حذف کرتا ہے۔
   • یہ مکمل طور پر بے ترتیب طور پر لیبل تفویض کرتا ہے۔
6. How can confirmation bias arise during pseudo-label training?
   • Only low-confidence labels can ever be wrong
   • Every selected prediction becomes a verified fact
   • Using any verified label prevents the model from learning
   • Incorrect model-generated labels are accepted and then reinforced
7. Which structure distinguishes graph-based label propagation from repeatedly selecting a classifier's confident guesses?
   • Only a threshold on independently predicted class probabilities
   • A similarity graph over labeled and unlabeled observations
   • A list of random output labels with no input similarities
   • A requirement to discard every relationship between observations
8. In the stated scikit-learn semi-supervised interface, which integer marks an unlabeled target entry?
   • Zero, necessarily the first actual class label
   • One, necessarily the second actual class label
   • Minus one
   • Fifty, interpreted as a percentage-confidence threshold