Superviseret læring
Superviseret læring er en grundlæggende tilgang inden for maskinlæring og kunstig intelligens, hvor algoritmer lærer ud fra mærkede datasæt for at kunne forudsi...
9 min læsning
Supervised Learning
Machine Learning
+4
Semi-superviseret læring
Semi-superviseret læring kombinerer en lille mængde mærkede data med en større pulje af umærkede data, hvilket reducerer mærkningsomkostninger og forbedrer modelpræstationen.
Semi-superviseret læring (SSL) er en maskinlæringsteknik, der befinder sig mellem superviseret og usuperviseret læring. Den udnytter både mærkede og umærkede data til at træne modeller, hvilket gør den særligt nyttig, når der findes store mængder umærkede data, men det er upraktisk eller dyrt at mærke det hele. Denne tilgang kombinerer styrkerne fra superviseret læring – som kræver mærkede data til træning – og usuperviseret læring – som bruger umærkede data til at opdage mønstre eller grupperinger.
Nøgleegenskaber ved semi-superviseret læring
- Dataudnyttelse: Bruger en lille del mærkede data sammen med en større del umærkede data. Denne blanding gør det muligt for modeller at lære af de mærkede data, mens de umærkede data bruges til at forbedre generalisering og præstation.
- Antagelser:
- Kontinuitetsantagelsen: Punkter, der ligger tæt i inputrummet, har sandsynligvis samme label.
- Klyngeantagelsen: Data danner ofte klynger, hvor punkter i samme klynge deler label.
- Manifold-antagelsen: Højdimensionelle data er struktureret i et lavdimensionelt manifold.
- Teknikker:
- Selv-træning: Modellen, der først trænes på mærkede data, bruges til at forudsige labels for umærkede data, og trænes derefter iterativt med disse pseudo-labels.
- Co-Training: To modeller trænes på forskellige feature-sets eller datasyn, hvor de gensidigt hjælper hinanden med at forbedre forudsigelserne.
- Grafbaserede metoder: Bruger grafstrukturer til at propagere labels mellem noder og udnytter ligheder mellem datapunkter.
- Anvendelser:
- Billed- og talegenkendelse: Hvor det er tidskrævende at mærke alle datapunkter.
- Svindeldetektion: Udnytter mønstre i store transaktionsdatasæt.
- Tekstklassificering: Effektiv kategorisering af store dokumentmængder.
- Fordele og udfordringer:
- Fordele: Mindsker behovet for store mærkede datasæt, forbedrer modelnøjagtighed ved at bruge flere data og kan tilpasse sig nye data med minimal ekstra mærkning.
- Udfordringer: Kræver omhyggelig håndtering af antagelser, og kvaliteten af pseudo-labels kan have stor indflydelse på modellens præstation.
Eksempler på anvendelser
- Talegenkendelse: Virksomheder som Meta har brugt SSL til at forbedre talegenkendelsessystemer ved først at træne modeller på et lille mærket lydsæt og derefter udvide læringen med en større mængde umærket lyddata.
- Tekstdokumentklassificering: I situationer, hvor manuel mærkning af hvert dokument er upraktisk, hjælper SSL med at klassificere dokumenter ved at udnytte et lille sæt mærkede eksempler.
Forskning i semi-superviseret læring
Semi-superviseret læring er en maskinlæringstilgang, der involverer brugen af en lille mængde mærkede data og en større pulje af umærkede data til at træne modeller. Denne metode er særligt nyttig, når det er dyrt eller tidskrævende at opnå et fuldt mærket datasæt. Nedenfor er nogle vigtige forskningsartikler, der adresserer forskellige aspekter og anvendelser af semi-superviseret læring:
| Titel | Forfattere | Beskrivelse | Link |
|---|---|---|---|
| Minimax Deviation Strategies for Machine Learning | Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy | Diskuterer udfordringer med små læringsdatasæt, kritiserer eksisterende metoder og introducerer minimax deviation learning for robuste semi-superviseret læringsstrategier. | Læs mere om denne artikel |
| Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems | Changjian Li | Giver indblik i livslange reinforcement learning-systemer og foreslår nye tilgange til at integrere semi-superviseret læringsteknikker. | Udforsk detaljerne i dette studie |
| Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning | Nick Erickson, Qi Zhao | Præsenterer Dex-toolkit til kontinuerlig læring, der bruger inkrementel og semi-superviseret læring for større effektivitet i komplekse miljøer. | Læs mere om denne metode |
| Augmented Q Imitation Learning (AQIL) | Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal | Udforsker en hybridtilgang mellem imitation og reinforcement learning, hvor semi-superviseret læring indgår for hurtigere konvergens. | Lær mere om AQIL |
| A Learning Algorithm for Relational Logistic Regression: Preliminary Results | Bahare Fatemi, Seyed Mehran Kazemi, David Poole | Introducerer læring for Relational Logistic Regression og viser, hvordan semi-superviseret læring forbedrer præstationen ved skjulte features i multi-relationelle data. | Læs hele artiklen her |
Ofte stillede spørgsmål
- Hvad er semi-superviseret læring?
Semi-superviseret læring er en maskinlæringstilgang, der bruger en lille mængde mærkede data og en stor mængde umærkede data til at træne modeller. Den kombinerer fordelene ved superviseret og usuperviseret læring for at forbedre præstationen og samtidig reducere behovet for omfattende mærkede datasæt.
- Hvor bruges semi-superviseret læring?
Semi-superviseret læring bruges i applikationer som billed- og talegenkendelse, svindeldetektion og tekstklassificering, hvor det er dyrt eller upraktisk at mærke alle datapunkter.
- Hvad er fordelene ved semi-superviseret læring?
De vigtigste fordele inkluderer reducerede omkostninger til mærkning, forbedret modelnøjagtighed ved at udnytte flere data, og tilpasningsevne til nye data med minimal ekstra mærkning.
- Hvilke almindelige teknikker bruges i semi-superviseret læring?
Almindelige teknikker inkluderer selv-træning, co-training og grafbaserede metoder, som alle udnytter både mærkede og umærkede data for at forbedre læringen.
Klar til at bygge din egen AI?
Smarte chatbots og AI-værktøjer samlet ét sted. Forbind intuitive blokke og gør dine idéer til automatiserede Flows.
Lær mere
Superviseret læring
Superviseret læring er et grundlæggende begreb inden for AI og maskinlæring, hvor algoritmer trænes på mærkede data for at lave præcise forudsigelser eller klas...
3 min læsning
AI
Machine Learning
+3
Uovervåget læring
Uovervåget læring er en gren af maskinlæring, der fokuserer på at finde mønstre, strukturer og relationer i uetiketterede data, hvilket muliggør opgaver som kly...
6 min læsning
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3