أطلق العنان لقوة التعلُّم شبه الخاضع للإشراف لتعظيم كل من البيانات المُسمَّاة وغير المُسمَّاة على حد سواء، مما يعزز الكفاءة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تعلّم كيف!
التعلّم شبه الخاضع للإشراف هو نهج تعلّم آلي يسدّ الفجوة بين التعلّم الخاضع للإشراف والتعلّم غير الخاضع للإشراف من خلال استخدام البيانات المصنفة وغير المصنفة. تستفيد هذه الطريقة من وفرة البيانات غير الموسومة مع تقليل الحاجة إلى الحالات الموسومة، والتي غالبًا ما تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً للحصول عليها.
في سيناريوهات التعلّم الآلي النموذجية، يعتمد التعلّم الخاضع للإشراف بشكل كبير على البيانات الموسومة، حيث يتم إقران كل مدخلات بمخرجات صحيحة. من ناحية أخرى، لا يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف أي تسميات. يحقق التعلّم شبه الخاضع للإشراف توازنًا من خلال استخدام جزء صغير من البيانات المصنفة إلى جانب مجموعة أكبر من البيانات غير المصنفة. هذا النهج مفيد بشكل خاص عندما تكون بيانات التسمية مكلفة أو غير عملية ولكن الحصول على كميات كبيرة من البيانات الأولية أمر ممكن.
استكشف المزيد حول الاختلافات بين التعلّم الخاضع للإشراف والتعلّم غير الخاضع للإشراف لفهم سبب أهمية التعلّم شبه الخاضع للإشراف.
عادةً ما يتم إنشاء نماذج التعلّم شبه الخاضعة للإشراف من خلال التدريب في البداية على مجموعة بيانات أصغر مُسمّاة. وبمجرد بناء النموذج الأساسي، يتم دمج البيانات غير الموسومة لتحسين النموذج وتحسينه بشكل أكبر. غالبًا ما يتم استخدام تقنيات مثل التدريب الذاتي والتدريب المشترك والأساليب القائمة على الرسم البياني:
يتم استخدام التعلم شبه الخاضع للإشراف في مجالات مختلفة:
الرعاية الصحية: في التصوير الطبي، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب، غالبًا ما يتطلب الأمر عمالة مكثفة لتعليق جميع الصور. يتم تصنيف بعض الصور من قبل الخبراء، ويتعلم النموذج من كل من الصور المصنفة وغير المصنفة لتقليل عبء التعليق التوضيحي. تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الرعاية الصحية.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): من خلال تقليل كمية البيانات النصية المصنفة يدويًا، يمكن أن يساعد التعلم شبه الخاضع للإشراف في مهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر. اكتشف المزيد حول تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.
يجب عدم الخلط بين التعلم شبه الخاضع للإشراف والمفاهيم المماثلة مثل التعلم النشط والتعلم التحوّلي. يتضمن التعلّم النشط اختيار العينات الأكثر إفادة لتسميتها لتحسين كفاءة التعلّم. وفي الوقت نفسه، يتضمن التعلم المنقول نقل المعرفة من مجال ما لتحسين الأداء في مجال آخر.
يواجه التعلم شبه الخاضع للإشراف تحديات مثل ضمان موثوقية التسميات المتوقعة والتعامل مع توزيعات البيانات المتنوعة. ويتطلب ذلك اختيارًا دقيقًا لتقنيات الخوارزميات بعناية وأحيانًا تحققًا إضافيًا من صحة البيانات غير المسماة لضمان استخدام البيانات غير المسماة بفعالية دون تضليل عملية التعلم.
التعلّم شبه الخاضع للإشراف هو أداة قوية في مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستفيد من وفرة البيانات غير الموسومة لبناء نماذج تنبؤية بكفاءة أكبر. وله تطبيقات في العديد من القطاعات، من الرعاية الصحية إلى البرمجة اللغوية العصبية، مما يتيح نماذج أكثر قوة مع عدد أقل من الأمثلة المُسمَّاة. يمكن أن يؤدي فهم هذا المفهوم واستكشافه إلى حلول مبتكرة حيث توجد اختناقات في تصنيف البيانات. اكتشف كيف يمكن أن يساعد Ultralytics HUB في مساعي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المماثلة من خلال توفير منصة متعددة الاستخدامات لتدريب النماذج ونشرها. قم بزيارة Ultralytics HUB لتدريب النماذج ونشرها.
