A aprendizagem semi-supervisionada combina uma pequena quantidade de dados rotulados com um conjunto maior de dados não rotulados, reduzindo custos de rotulagem e melhorando o desempenho do modelo.
A aprendizagem semi-supervisionada (SSL) é uma técnica de aprendizado de máquina que se situa entre os campos do aprendizado supervisionado e não supervisionado. Ela aproveita dados rotulados e não rotulados para treinar modelos, sendo especialmente útil quando há grandes quantidades de dados não rotulados disponíveis, mas rotular todos esses dados é impraticável ou caro. Essa abordagem combina as forças do aprendizado supervisionado — que depende de dados rotulados para o treinamento — e do aprendizado não supervisionado — que utiliza dados não rotulados para detectar padrões ou agrupamentos.
A Aprendizagem Semi-Supervisionada é uma abordagem de aprendizado de máquina que envolve o uso de uma pequena quantidade de dados rotulados e um conjunto maior de dados não rotulados para o treinamento de modelos. Esse método é especialmente útil quando obter um conjunto de dados totalmente rotulado é caro ou demorado. Abaixo estão alguns artigos de pesquisa-chave que abordam vários aspectos e aplicações da Aprendizagem Semi-Supervisionada:
| Título | Autores | Descrição | Link |
|---|---|---|---|
| Minimax Deviation Strategies for Machine Learning | Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy | Discute desafios com pequenas amostras de aprendizado, critica métodos existentes e apresenta o aprendizado por desvio minimax para estratégias robustas de aprendizagem semi-supervisionada. | Leia mais sobre este artigo |
| Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems | Changjian Li | Apresenta insights sobre sistemas de aprendizado por reforço contínuo, sugerindo novas abordagens para integrar técnicas de aprendizagem semi-supervisionada. | Explore os detalhes deste estudo |
| Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning | Nick Erickson, Qi Zhao | Apresenta o toolkit Dex para aprendizado contínuo, utilizando aprendizado incremental e semi-supervisionado para maior eficiência em ambientes complexos. | Descubra mais sobre este método |
| Augmented Q Imitation Learning (AQIL) | Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal | Explora uma abordagem híbrida entre aprendizado por imitação e por reforço, incorporando princípios de aprendizagem semi-supervisionada para convergência mais rápida. | Saiba mais sobre o AQIL |
| A Learning Algorithm for Relational Logistic Regression: Preliminary Results | Bahare Fatemi, Seyed Mehran Kazemi, David Poole | Introduz o aprendizado para Regressão Logística Relacional, mostrando como a aprendizagem semi-supervisionada melhora o desempenho com características ocultas em dados multi-relacionais. | Leia o artigo completo aqui |
A aprendizagem semi-supervisionada é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados para treinar modelos. Ela combina as vantagens do aprendizado supervisionado e não supervisionado para melhorar o desempenho enquanto reduz a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados.
A aprendizagem semi-supervisionada é utilizada em aplicações como reconhecimento de imagens e fala, detecção de fraudes e classificação de textos, onde rotular cada ponto de dado é caro ou impraticável.
Os principais benefícios incluem redução dos custos de rotulagem, melhoria da precisão do modelo ao aproveitar mais dados e adaptabilidade a novos dados com rotulagem adicional mínima.
Técnicas comuns incluem auto-treinamento, co-treinamento e métodos baseados em grafos, cada um aproveitando dados rotulados e não rotulados para aprimorar o aprendizado.
Chatbots inteligentes e ferramentas de IA em um só lugar. Conecte blocos intuitivos para transformar suas ideias em Fluxos automatizados.
O aprendizado supervisionado é uma abordagem fundamental em aprendizado de máquina e inteligência artificial, onde algoritmos aprendem a partir de conjuntos de ...
O aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina que treina algoritmos em dados não rotulados para descobrir padrões, estruturas e relac...
O aprendizado supervisionado é um conceito fundamental de IA e aprendizado de máquina, no qual algoritmos são treinados com dados rotulados para fazer previsões...
