التعلم مع العلامات الخشنة
تعلم التمثيلات الدقيقة من البيانات المصنفة بشكل خشن هو طريقة تهدف إلى الحصول على خصائص دقيقة للغاية من خلال الاستفادة من العلامات التي تكون أقل تكلفة للحصول عليها ولكنها أكثر خشونة. هدف هذه المهمة هو تحسين الخوارزميات لاستخراج معلومات فئوية أكثر تفصيلاً من العلامات الخشنة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة تسمية البيانات ويعزز كفاءة تدريب النموذج. في مجال الرؤية الحاسوبية، يمكن تطبيق هذا النهج بكفاءة في مهام مثل تصنيف الصور وتحديد الأشياء، مما يعزز قدرة النموذج على التعرف على الفروق الدقيقة.