Полууправляемое обучение

Полуподконтрольное обучение - это мощный подход в машинном обучении (ML), который использует как меченые, так и немеченые данные для обучения моделей. Эта техника особенно полезна, когда получение меченых данных дорого или требует много времени, в то время как немеченые данные многочисленны и легко доступны. Объединяя сильные стороны контролируемого и неконтролируемого обучения, полуконтролируемое обучение позволяет достичь высокой точности при меньшей зависимости от полностью маркированных наборов данных, что делает его ценным инструментом в различных реальных приложениях.

Как работает полуконтрольное обучение

Алгоритмы полуподконтрольного обучения используют небольшое количество помеченных данных, чтобы направлять процесс обучения, и одновременно извлекают закономерности и структуры из большего пула немеченых данных. Маркированные данные обеспечивают явный контроль, обучая модель конкретным связям между входами и выходами. С другой стороны, немаркированные данные помогают модели изучить распределение и особенности данных, улучшая ее способность к обобщению на новые, невидимые примеры.

Существует несколько подходов к полунаблюдательному обучению, включая:

• Самообучение: Изначально модель обучается на меченых данных, а затем используется для предсказания меток для немеченых данных. Высокодостоверные предсказания добавляются в набор меток, и модель переобучается итеративно.
• Совместное обучение: Две или более моделей обучаются на разных представлениях или подмножествах помеченных данных. Затем каждая модель маркирует немеченые данные, и полученные предсказания используются для пополнения обучающего набора других моделей.
• Генеративные модели: Эти модели, такие как генеративные адверсарные сети (GAN), изучают совместное распределение вероятностей данных и меток. Затем они могут генерировать новые точки данных или выводить недостающие метки на основе изученного распределения.
• Методы, основанные на графиках: Эти методы представляют данные в виде графа, где узлы - это точки данных (как помеченные, так и не помеченные), а ребра - сходство между ними. Информация о метках распространяется по графу, позволяя модели выводить метки для немаркированных узлов.

Преимущества полуподконтрольного обучения

Полуподконтрольное обучение дает несколько ключевых преимуществ:

• Сокращение усилий по маркировке: Используя немеченые данные, полуподконтрольное обучение значительно снижает необходимость в обширном ручном маркировании, что экономит время и ресурсы.
• Улучшенная точность: Включение немеченых данных помогает модели выучить более полное представление распределения данных, что часто приводит к повышению точности по сравнению с использованием только меченых данных.
• Лучшая обобщенность: Воздействие на больший и разнообразный набор данных, включающий как маркированные, так и немаркированные примеры, повышает способность модели к обобщению на невидимые данные.
• Использование большого количества немаркированных данных: Во многих областях немаркированные данные легко доступны (например, изображения из интернета, текст с веб-страниц). Полуподконтрольное обучение позволяет нам воспользоваться этим огромным ресурсом.

Области применения полуконтрольного обучения

Полуконтрольное обучение находит применение в различных областях, включая:

• Компьютерное зрение: Задачи обнаружения объектов, классификации изображений и сегментации изображений могут выиграть от полусупервизорного обучения, особенно когда меченых изображений мало. Например, модель можно обучить обнаруживать конкретные объекты на изображениях, используя небольшой набор помеченных изображений и большую коллекцию не помеченных изображений из интернета. Узнай, как модели Ultralytics YOLO преобразуют компьютерное зрение, предлагая инновационные решения.
• Обработка естественного языка: Анализ настроения, классификация текстов и распознавание именованных сущностей могут использовать полуподчиненное обучение для повышения производительности в условиях нехватки меченых текстовых данных. Например, можно обучить модель классификации настроения отзывов о товарах, используя небольшой набор помеченных отзывов и большой корпус не помеченных отзывов с онлайн-форумов. Узнай больше об обработке естественного языка (NLP).
• Медицинская диагностика: в здравоохранении получение меченых медицинских данных может быть проблематичным из-за соображений конфиденциальности и необходимости экспертных аннотаций. Полуподконтрольное обучение можно использовать для обучения моделей для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений и открытия лекарств, используя комбинацию меченых и немеченых данных пациентов. Узнай больше об искусственном интеллекте в здравоохранении.
• Обнаружение мошенничества: Полуподчиненное обучение может улучшить системы обнаружения мошенничества, обучаясь на небольшом наборе помеченных мошеннических транзакций и большом объеме не помеченных данных о транзакциях. Модель может выявлять закономерности и аномалии, указывающие на мошенничество, даже при ограниченном количестве помеченных примеров.

Сравнение с другими парадигмами обучения

Полуконтрольное обучение отличается от контролируемого и неконтролируемого следующим образом:

• Контролируемое обучение: При обучении полагается исключительно на помеченные данные. Несмотря на свою точность, оно может быть ограничено доступностью и стоимостью меченых данных.
• Неподконтрольное обучение: Использует только немеченые данные, чтобы обнаружить закономерности и структуры. Хотя это полезно для исследовательского анализа, оно не позволяет напрямую научиться сопоставлять входные данные с конкретными выходными.
• Полусупервизорное обучение: Находится в балансе между контролируемым и неконтролируемым обучением, используя как меченые, так и немеченые данные для достижения лучшей производительности при меньших усилиях по маркировке.

Полуподконтрольное обучение также можно рассматривать как форму активного обучения, когда модель активно выбирает наиболее информативные немаркированные точки данных, чтобы оракул (например, человек-эксперт) пометил их. Однако при полуподконтрольном обучении модель в первую очередь опирается на существующие помеченные данные и структуру немеченых данных, а не активно запрашивает новые метки.

Чтобы узнать больше о смежных понятиях машинного обучения, изучи глоссарийUltralytics .