Učení bez učitele
Učení bez učitele je technika strojového učení, která trénuje algoritmy na neoznačených datech za účelem odhalení skrytých vzorců, struktur a vztahů. Běžné meto...
3 min čtení
Unsupervised Learning
Machine Learning
+4
Polouzívané učení (Semi-Supervised Learning)
Polouzívané učení kombinuje malé množství označených dat s větším množstvím neoznačených dat, čímž snižuje náklady na označování a zlepšuje výkon modelu.
Polouzívané učení (SSL) je technika strojového učení, která se nachází mezi oblastmi učení s učitelem a bez učitele. Využívá jak označená, tak neoznačená data k trénování modelů, což je zvláště užitečné v případech, kdy je k dispozici velké množství neoznačených dat, ale označení všech by bylo nepraktické nebo nákladné. Tento přístup kombinuje silné stránky učení s učitelem – které spoléhá na označená data pro trénink – a učení bez učitele – které využívá neoznačená data k detekci vzorců či shluků.
Klíčové charakteristiky polouzívaného učení
- Využití dat: Používá malou část označených dat vedle většího množství neoznačených dat. Tato kombinace umožňuje modelům učit se z označených dat a zároveň využívat neoznačená k lepšímu zobecnění a výkonu.
- Předpoklady:
- Předpoklad kontinuity: Body blízké v prostoru vstupních dat mají pravděpodobně stejné označení.
- Předpoklad shlukování: Data mají tendenci tvořit shluky, přičemž body ve stejném shluku sdílí označení.
- Předpoklad mnohočlennosti (manifold): Vysoce dimenzionální data jsou strukturována v nižším rozměrovém prostoru (manifold).
- Techniky:
- Self-Training: Model natrénovaný na označených datech předpovídá označení pro neoznačená data a iterativně se dále trénuje s těmito pseudo-označeními.
- Co-Training: Dva modely jsou trénovány na různých sadách příznaků nebo pohledech na data a vzájemně si pomáhají zpřesnit předpovědi.
- Metody založené na grafech: Využívají grafové struktury k propagaci označení mezi uzly na základě podobnosti datových bodů.
- Aplikace:
- Rozpoznávání obrazu a řeči: Kde je označení každého datového bodu časově náročné.
- Detekce podvodů: Využívání vzorců ve velkých datových sadách transakcí.
- Klasifikace textu: Efektivní kategorizace rozsáhlých korpusů dokumentů.
- Výhody a výzvy:
- Výhody: Snižuje potřebu rozsáhlých označených datových sad, zvyšuje přesnost modelu díky většímu množství dat a umožňuje adaptaci na nová data s minimálním dalším označováním.
- Výzvy: Vyžaduje pečlivou práci s předpoklady a kvalita pseudo-označení může výrazně ovlivnit výkon modelu.
Příklady použití
- Rozpoznávání řeči: Firmy jako Meta využily SSL ke zlepšení systémů rozpoznávání řeči tím, že nejprve trénovaly modely na malé sadě označených zvukových záznamů a následně rozšiřovaly učení pomocí větší sady neoznačených dat.
- Klasifikace textových dokumentů: V situacích, kdy je ruční označení každého dokumentu nepraktické, pomáhá SSL s klasifikací dokumentů díky využití malé sady označených příkladů.
Výzkum v oblasti polouzívaného učení
Polouzívané učení je přístup strojového učení, který zahrnuje použití malého množství označených dat a většího množství neoznačených dat pro trénování modelů. Tato metoda je zvláště užitečná, když je získání plně označené datové sady nákladné nebo časově náročné. Níže jsou uvedeny některé klíčové vědecké články, které se věnují různým aspektům a aplikacím polouzívaného učení:
| Název | Autoři | Popis | Odkaz |
|---|---|---|---|
| Minimax Deviation Strategies for Machine Learning | Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy | Diskutuje výzvy u malých trénovacích vzorků, kritizuje stávající metody a představuje učení metodou minimax deviation pro robustní strategie polouzívaného učení. | Přečíst více o článku |
| Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems | Changjian Li | Nabízí pohledy na systémy celoživotního posilovaného učení a navrhuje nové přístupy pro integraci technik polouzívaného učení. | Prozkoumat detaily studie |
| Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning | Nick Erickson, Qi Zhao | Představuje nástroj Dex pro průběžné učení, využívající inkrementální a polouzívané učení pro vyšší efektivitu v komplexních prostředích. | Více o této metodě |
| Augmented Q Imitation Learning (AQIL) | Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal | Zkoumá hybridní přístup mezi imitačním a posilovaným učením, který začleňuje principy polouzívaného učení pro rychlejší konvergenci. | Zjistěte více o AQIL |
| A Learning Algorithm for Relational Logistic Regression: Preliminary Results | Bahare Fatemi, Seyed Mehran Kazemi, David Poole | Představuje učení pro relační logistickou regresi a ukazuje, jak polouzívané učení zlepšuje výkon při skrytých vlastnostech v multi-relačních datech. | Celý článek zde |
Často kladené otázky
- Co je polouzívané učení?
Polouzívané učení je přístup strojového učení, který využívá malé množství označených dat a velké množství neoznačených dat k trénování modelů. Kombinuje výhody učení s učitelem a bez učitele, aby zlepšil výkon a zároveň snížil potřebu rozsáhlých označených datových sad.
- Kde se polouzívané učení používá?
Polouzívané učení se používá v aplikacích jako je rozpoznávání obrazu a řeči, detekce podvodů a klasifikace textu, kde je označení každého datového bodu nákladné nebo nepraktické.
- Jaké jsou výhody polouzívaného učení?
Hlavní výhody zahrnují snížení nákladů na označování, zlepšení přesnosti modelu díky využití více dat a schopnost adaptace na nová data s minimálním dalším označováním.
- Jaké jsou běžné techniky v polouzívaném učení?
Mezi běžné techniky patří self-training, co-training a metody založené na grafech, které využívají jak označená, tak neoznačená data ke zlepšení učení.
Připraveni vytvořit vlastní AI?
Chytré chatboty a AI nástroje pod jednou střechou. Propojte intuitivní bloky a proměňte své nápady v automatizované Flows.
Zjistit více
Učení bez učitele
Učení bez učitele je odvětvím strojového učení zaměřeným na hledání vzorů, struktur a vztahů v neoznačených datech, což umožňuje úlohy jako shlukování, redukci ...
6 min čtení
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3
Hluboké učení
Hluboké učení je podmnožinou strojového učení v oblasti umělé inteligence (AI), která napodobuje fungování lidského mozku při zpracování dat a vytváření vzorců ...
3 min čtení
Deep Learning
AI
+5