El aprendizaje semisupervisado combina una pequeña cantidad de datos etiquetados con un conjunto más grande de datos no etiquetados, reduciendo los costos de etiquetado y mejorando el rendimiento del modelo.
El aprendizaje semisupervisado (SSL) es una técnica de aprendizaje automático que se sitúa entre los ámbitos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Aprovecha tanto datos etiquetados como no etiquetados para entrenar modelos, lo que lo hace especialmente útil cuando hay disponibles grandes cantidades de datos no etiquetados, pero etiquetar todos los datos es poco práctico o costoso. Este enfoque combina las fortalezas del aprendizaje supervisado—que depende de datos etiquetados para el entrenamiento—y el aprendizaje no supervisado—que utiliza datos no etiquetados para detectar patrones o agrupaciones.
El aprendizaje semisupervisado es un enfoque de aprendizaje automático que implica el uso de una pequeña cantidad de datos etiquetados y un conjunto más grande de datos no etiquetados para entrenar modelos. Este método es especialmente útil cuando obtener un conjunto de datos completamente etiquetado es costoso o lleva mucho tiempo. A continuación se presentan algunos artículos de investigación clave que abordan diversos aspectos y aplicaciones del aprendizaje semisupervisado:
| Título | Autores | Descripción | Enlace |
|---|---|---|---|
| Minimax Deviation Strategies for Machine Learning | Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy | Analiza los desafíos con muestras de aprendizaje pequeñas, critica métodos existentes y presenta el aprendizaje de desviación minimax para estrategias robustas de aprendizaje semisupervisado. | Leer más sobre este artículo |
| Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems | Changjian Li | Proporciona ideas sobre sistemas de aprendizaje por refuerzo continuo, sugiriendo nuevos enfoques para integrar técnicas de aprendizaje semisupervisado. | Explora los detalles de este estudio |
| Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning | Nick Erickson, Qi Zhao | Presenta la herramienta Dex para aprendizaje continuo, utilizando aprendizaje incremental y semisupervisado para mayor eficiencia en entornos complejos. | Descubre más sobre este método |
| Augmented Q Imitation Learning (AQIL) | Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal | Explora un enfoque híbrido entre aprendizaje por imitación y por refuerzo, incorporando principios de aprendizaje semisupervisado para una convergencia más rápida. | Más información sobre AQIL |
| A Learning Algorithm for Relational Logistic Regression: Preliminary Results | Bahare Fatemi, Seyed Mehran Kazemi, David Poole | Introduce el aprendizaje para la Regresión Logística Relacional, mostrando cómo el aprendizaje semisupervisado mejora el rendimiento con características ocultas en datos multirrelacionales. | Lee el artículo completo aquí |
El aprendizaje semisupervisado es un enfoque de aprendizaje automático que utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados para entrenar modelos. Combina las ventajas del aprendizaje supervisado y no supervisado para mejorar el rendimiento mientras reduce la necesidad de conjuntos de datos extensamente etiquetados.
El aprendizaje semisupervisado se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y voz, la detección de fraudes y la clasificación de textos, donde etiquetar cada dato es costoso o poco práctico.
Los principales beneficios incluyen la reducción de los costos de etiquetado, la mejora en la precisión del modelo al aprovechar más datos y la adaptabilidad a nuevos datos con un etiquetado adicional mínimo.
Las técnicas comunes incluyen autoentrenamiento, coentrenamiento y métodos basados en grafos, cada uno aprovechando datos etiquetados y no etiquetados para mejorar el aprendizaje.
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El aprendizaje supervisado es un enfoque fundamental en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde los algoritmos aprenden a partir de conjun...
El aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático enfocada en encontrar patrones, estructuras y relaciones en datos no etiquetados, permitien...
