Semi-überwachtes Lernen

Wie Semi-Supervised Learning funktioniert

Im Gegensatz zum überwachten Lernen, das sich ausschließlich auf markierte Daten stützt, und zum unüberwachten Lernen, bei dem nur unmarkierte Daten verwendet werden, kombiniert das halbüberwachte Lernen beides. Der Grundgedanke ist, dass unmarkierte Daten wertvolle Informationen über die zugrunde liegende Struktur der Datenverteilung enthalten. Durch die Einbeziehung dieser Informationen können semi-überwachte Lernmodelle oft eine bessere Genauigkeit und Verallgemeinerung erreichen als Modelle, die nur auf begrenzten, gekennzeichneten Daten trainiert wurden.

Mehrere Techniken fallen unter den Begriff des halbüberwachten Lernens, darunter:

• Pseudo-Labeling: Bei dieser Methode wird ein Modell auf gelabelten Daten trainiert und dann verwendet, um Labels für nicht gelabelte Daten vorherzusagen. Diese vorhergesagten Bezeichnungen oder "Pseudo-Bezeichnungen" werden dann so behandelt, als wären sie echte Bezeichnungen und werden verwendet, um das Modell neu zu trainieren, oft iterativ.
• Konsistenzregulierung: Dieser Ansatz ermutigt das Modell, ähnliche Vorhersagen für unmarkierte Datenpunkte zu treffen, auch wenn diese leicht gestört oder erweitert sind. Techniken wie die Datenerweiterung werden oft verwendet, um diese Störungen zu erzeugen.
• Graph-basierte Methoden: Diese Methoden stellen Datenpunkte als Knoten in einem Graphen dar, wobei Kanten ähnliche Punkte miteinander verbinden. Die Beschriftungen werden dann auf der Grundlage der Graphenstruktur von beschrifteten Knoten auf unbeschriftete Knoten übertragen.
• Selbst-Training: Ähnlich wie beim Pseudo-Labeling wird beim Self-Training der gelabelte Datensatz iterativ erweitert, indem Vorhersagen mit hoher Zuverlässigkeit für nicht gelabelte Daten hinzugefügt werden.

Anwendungen von Semi-Supervised Learning

Semi-überwachtes Lernen ist in verschiedenen Bereichen nützlich, vor allem, wenn die Anzahl der gelabelten Daten begrenzt ist:

• Medizinische Bildanalyse: Bei der medizinischen Bildanalyse werden für Aufgaben wie die Tumorerkennung oder die Klassifizierung von Krankheiten oft Experten aus der Radiologie benötigt, was teuer und zeitaufwändig ist. Semi-überwachtes Lernen kann dabei helfen, genaue Modelle zu trainieren, indem eine kleinere Menge an markierten Bildern mit einem größeren Pool an unmarkierten Scans kombiniert wird. Bei der Erkennung von Hirntumoren mit Hilfe von Ultralytics YOLO zur Objekterkennung können semi-supervised Techniken die Modellleistung mit begrenzten MRT-Daten verbessern.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Aufgaben wie Sentiment-Analyse oder Named-Entity-Recognition (NER) profitieren oft von semi-supervised learning. Große Mengen an Textdaten sind leicht verfügbar, aber die Kennzeichnung von Text für bestimmte NLP-Aufgaben kann mühsam sein. Semi-überwachte Methoden können unmarkierten Text nutzen, um das Verständnis des Modells für Sprachnuancen und Kontext zu verbessern.
• Spracherkennung: Ähnlich wie beim NLP können Spracherkennungssysteme von großen Mengen an unmarkierten Audiodaten profitieren. Semi-überwachtes Lernen hilft dabei, robuste Modelle zu entwickeln, die auch bei einer begrenzten Anzahl von beschrifteten Sprachdaten gut generalisieren.
• Bildklassifizierung und Objekterkennung: Bei Computer-Vision-Aufgaben wie der Bildklassifizierung und Objekterkennung kann semi-supervised learning eingesetzt werden, um die Leistung von Modellen zu verbessern Ultralytics YOLOv8 wenn sie auf Datensätzen trainiert werden, bei denen nur ein Bruchteil der Bilder mit Bounding Boxes oder Labels versehen ist. Ultralytics Mit HUB können Datensätze verwaltet und Modelle trainiert werden, und semi-supervised learning kann integriert werden, um das Training mit begrenzten beschrifteten Daten zu optimieren.

Vorteile von Semi-Supervised Learning

• Verbesserte Genauigkeit: Durch die Verwendung von unmarkierten Daten kann semi-supervised learning oft zu Modellen mit höherer Genauigkeit führen als supervised learning mit begrenzten markierten Daten.
• Geringere Kosten für die Kennzeichnung: Es reduziert den Bedarf an umfangreichen manuellen Datenbeschriftungen erheblich und spart so Zeit und Ressourcen.
• Bessere Verallgemeinerung: Das Training mit beschrifteten und unbeschrifteten Daten kann den Modellen helfen, robustere und verallgemeinerbare Repräsentationen zu lernen, was zu einer besseren Leistung bei ungesehenen Daten führt.

Semi-Supervised Learning bietet einen leistungsstarken Ansatz für maschinelles Lernen, insbesondere in Szenarien, in denen gelabelte Daten einen Engpass darstellen. Indem es die Fülle der verfügbaren unmarkierten Daten effektiv nutzt, ermöglicht es die Entwicklung genauerer und effizienterer KI-Systeme für eine Vielzahl von Anwendungen.