Învățare Supervizată

Învățarea supervizată este o abordare fundamentală în învățarea automată și inteligența artificială, unde algoritmii învață din seturi de date etichetate pentru a face predicții sau clasificări. În acest tip de paradigmă, modelul este antrenat folosind date de intrare asociate cu ieșirea corectă, ceea ce îi permite să învețe relația dintre cele două. Analizând aceste puncte de date etichetate, modelul poate generaliza și prezice cu acuratețe rezultate pentru date noi, nevăzute.

Cum funcționează învățarea supervizată?

Învățarea supervizată implică antrenarea unui model de învățare automată folosind un set de date etichetat, unde fiecare punct de date constă în caracteristici de intrare și o ieșire dorită corespunzătoare. Procesul urmează acești pași cheie:

1. Colectarea și pregătirea datelor:

   • Date etichetate: Colectează un set de date în care intrările sunt asociate cu ieșiri corecte. Aceste date etichetate servesc drept adevăr de bază pentru antrenare.
   • Extragerea caracteristicilor: Identifică și extrage caracteristicile relevante din datele de intrare care vor ajuta modelul să facă predicții precise.

2. Selectarea modelului:

   • Alege un algoritm de învățare supervizată potrivit, în funcție de tipul problemei (clasificare sau regresie) și natura datelor.

3. Antrenarea modelului:

   • Inițializare: Începe cu parametri sau ponderi inițiale pentru model.
   • Predicție: Modelul face predicții pe datele de antrenament folosind parametrii actuali.
   • Funcția de pierdere: Calculează funcția de pierdere (cunoscută și ca funcție de cost) pentru a măsura diferența dintre predicțiile modelului și ieșirile reale dorite.
   • Optimizare: Ajustează parametrii modelului pentru a minimiza pierderea, folosind algoritmi de optimizare precum gradient descent.

4. Evaluarea modelului:

   • Evaluează performanța modelului folosind un set de validare separat pentru a te asigura că se generalizează bine pe date noi.
   • Măsurători precum acuratețea, precizia, recall-ul și eroarea medie pătratică sunt folosite pentru evaluare.

5. Implementare:

   • Odată ce modelul atinge o performanță satisfăcătoare, poate fi implementat pentru a face predicții pe date noi, nevăzute.

Esența învățării supervizate constă în ghidarea modelului cu răspunsurile corecte în timpul antrenamentului, permițându-i să învețe modele și relații în date, care să asocieze intrările cu ieșirile.

Tipuri de învățare supervizată

Sarcinile de învățare supervizată sunt încadrate în principal în două tipuri: clasificare și regresie.

1. Clasificare

Algoritmii de clasificare sunt folosiți când variabila de ieșire este o categorie sau o clasă, cum ar fi „spam” sau „non-spam”, „boală” sau „fără boală”, sau tipuri de obiecte din imagini.

• Scop: Atribuie datele de intrare unor categorii predefinite.
• Algoritmi comuni de clasificare:
  • Regresia logistică: Utilizată pentru probleme de clasificare binară, modelează probabilitatea unui rezultat discret.
  • Arbori de decizie: Împart datele pe baza valorilor caracteristicilor pentru a lua o decizie la fiecare nod, conducând la o predicție.
  • Mașini de vectori suport (SVM): Găsesc hiperplanul optim care separă clasele în spațiul caracteristicilor.
  • k-Cei mai Apropriați Vecini (KNN): Clasifică punctele de date pe baza majorității clasei dintre cei mai apropiați vecini.
  • Naive Bayes: Clasificatori probabilistici bazându-se pe aplicarea teoremei lui Bayes cu presupunerea de independență între caracteristici.
  • Random Forest: Un ansamblu de arbori de decizie care îmbunătățește acuratețea clasificării și controlează supraînvățarea.

Exemple de utilizare:

• Detectarea spamului în e-mail: Clasificarea e-mailurilor ca „spam” sau „non-spam” pe baza conținutului.
• Recunoaștere imagini: Identificarea obiectelor sau persoanelor în imagini.
• Diagnostic medical: Prezicerea dacă un pacient are o anumită boală pe baza rezultatelor testelor medicale.

2. Regresie

Algoritmii de regresie sunt folosiți când variabila de ieșire este o valoare continuă, cum ar fi prezicerea prețurilor, temperaturilor sau valorilor acțiunilor.

• Scop: Prezicerea unei ieșiri reale sau continue pe baza caracteristicilor de intrare.
• Algoritmi comuni de regresie:
  • Regresia liniară: Modelează relația dintre variabilele de intrare și ieșirea continuă folosind o ecuație liniară.
  • Regresia polinomială: Extinde regresia liniară prin potrivirea unei ecuații polinomiale datelor.
  • Regresia cu vectori suport (SVR): O adaptare a SVM pentru probleme de regresie.
  • Regresia cu arbori de decizie: Folosește arbori de decizie pentru a prezice ieșiri continue.
  • Random Forest Regression: O metodă de ansamblu care combină mai mulți arbori de decizie pentru sarcini de regresie.

Exemple de utilizare:

• Predicția prețurilor locuințelor: Estimarea prețurilor pe baza caracteristicilor precum locația, dimensiunea și facilitățile.
• Previziuni de vânzări: Prezicerea numerelor viitoare de vânzări pe baza datelor istorice.
• Previziuni meteorologice: Estimarea temperaturilor sau a cantităților de precipitații.

Concepte cheie în învățarea supervizată

• Date etichetate: Fundamentul învățării supervizate îl reprezintă datele etichetate, unde fiecare intrare este asociată cu ieșirea corectă. Etichetele oferă modelului supravegherea necesară pentru a învăța.
• Seturi de antrenament și testare:
  • Set de antrenament: Folosit pentru a antrena modelul. Modelul învață din aceste date.
  • Set de testare: Folosit pentru a evalua performanța modelului pe date nevăzute.
• Funcția de pierdere:
  • O funcție matematică ce măsoară eroarea dintre predicțiile modelului și ieșirile reale.
  • Funcții de pierdere comune:
    • Eroarea medie pătratică (MSE): Folosită în sarcini de regresie.
    • Pierderea cross-entropy: Folosită în sarcini de clasificare.
• Algoritmi de optimizare:
  • Metode folosite pentru ajustarea parametrilor modelului cu scopul minimizării funcției de pierdere.
  • Gradient Descent: Ajustează iterativ parametrii pentru a găsi minimul funcției de pierdere.
• Supraînvățare și subînvățare:
  • Supraînvățare: Modelul învață prea bine datele de antrenament, inclusiv zgomotul, și performează slab pe date noi.
  • Subînvățare: Modelul este prea simplu și nu reușește să surprindă modelele din date.
• Tehnici de validare:
  • Cross-Validation: Împărțirea datelor în subseturi pentru a valida performanța modelului.
  • Regularizare: Tehnici precum regresia Lasso sau Ridge pentru a preveni supraînvățarea.

Algoritmi de învățare supervizată

Mai mulți algoritmi sunt esențiali pentru învățarea supervizată, fiecare având caracteristici unice potrivite pentru anumite probleme.

1. Regresia liniară

• Scop: Modelează relația dintre variabilele de intrare și o ieșire continuă.
• Cum funcționează: Potrivește o ecuație liniară datelor observate, minimizând diferența dintre valorile prezise și cele reale.

2. Regresia logistică

• Scop: Folosită pentru probleme de clasificare binară.
• Cum funcționează: Modelează probabilitatea apariției unui eveniment prin potrivirea datelor la o funcție logistică.

3. Arbori de decizie

• Scop: Atât pentru sarcini de clasificare, cât și de regresie.
• Cum funcționează: Împarte datele în ramuri pe baza valorilor caracteristicilor, creând o structură de tip arbore pentru luarea deciziilor.

4. Mașini de vectori suport (SVM)

• Scop: Eficient în spații de dimensiuni mari, pentru clasificare și regresie.
• Cum funcționează: Găsește hiperplanul care separă cel mai bine clasele în spațiul caracteristicilor.

5. Naive Bayes

• Scop: Sarcini de clasificare, în special cu seturi de date mari.
• Cum funcționează: Aplică teorema lui Bayes cu presupunerea de independență a caracteristicilor.

6. k-Cei mai Apropriați Vecini (KNN)

• Scop: Sarcini de clasificare și regresie.
• Cum funcționează: Prezice ieșirea pe baza clasei majoritare (clasificare) sau a valorii medii (regresie) dintre cei k cei mai apropiați puncte de date.

7. Rețele neuronale

• Scop: Modelează relații complexe, neliniare.
• Cum funcționează: Constă în straturi de noduri interconectate (neuroni) care procesează datele de intrare pentru a produce o ieșire.

8. Random Forest

• Scop: Îmbunătățește acuratețea predicțiilor și controlează supraînvățarea.
• Cum funcționează: Construiește mai mulți arbori de decizie și combină rezultatele acestora.

Aplicații și exemple de utilizare ale învățării supervizate

Algoritmii de învățare supervizată sunt versatili și se regăsesc în diverse domenii.

1. Recunoaștere imagini și obiecte

• Aplicație: Clasificarea imaginilor sau detectarea obiectelor în imagini.
• Exemplu: Identificarea animalelor în fotografii din natură sau detectarea defectelor în producție.

2. Analize predictive

• Aplicație: Previziuni ale tendințelor viitoare pe baza datelor istorice.
• Exemplu: Previziuni de vânzări, predicția prețurilor acțiunilor, optimizarea lanțului de aprovizionare.

3. Procesarea limbajului natural (NLP)

• Aplicație: Înțelegerea și generarea limbajului uman.
• Exemplu: Analiza sentimentului, traducere automată, interacțiuni chatbot.

4. Detectarea spamului

• Aplicație: Filtrarea e-mailurilor nedorite.
• Exemplu: Clasificarea e-mailurilor ca „spam” sau „non-spam” pe baza caracteristicilor conținutului.

5. Detectarea fraudelor

• Aplicație: Identificarea activităților frauduloase.
• Exemplu: Monitorizarea tranzacțiilor pentru anomalii în bănci sau folosirea cardurilor de credit.

6. Diagnostic medical

• Aplicație: Asistarea în detecția și prognosticul bolilor.
• Exemplu: Prezicerea recidivei cancerului din datele pacienților.

7. Recunoaștere vocală

• Aplicație: Conversia limbajului vorbit în text.
• Exemplu: Asistenți vocali precum Siri sau Alexa care înțeleg comenzile utilizatorilor.

8. Recomandări personalizate

• Aplicație: Recomandarea de produse sau conținut utilizatorilor.
• Exemplu: Site-uri de e-commerce care sugerează articole pe baza achizițiilor anterioare.

Învățarea supervizată în automatizarea AI și chatboți

Învățarea supervizată este esențială pentru dezvoltarea tehnologiilor de automatizare AI și chatbot.

1. Clasificarea intenției

• Scop: Determinarea intenției utilizatorului pe baza intrării sale.
• Aplicație: Chatboții folosesc modele de învățare supervizată antrenate pe exemple de întrebări și intenții pentru a înțelege cererile.

2. Recunoașterea entităților

• Scop: Identifică și extrage informații cheie din mesajul utilizatorului.
• Aplicație: Extrage date, nume, locații sau produse pentru a furniza răspunsuri relevante.

3. Generarea răspunsurilor

• Scop: Generează răspunsuri precise și adecvate contextual.
• Aplicație: Antrenarea modelelor pe date conversaționale pentru ca chatbot-ul să răspundă natural.

4. Analiza sentimentului

• Scop: Determină tonul emoțional al mesajelor utilizatorilor.
• Aplicație: Ajustarea răspunsurilor în funcție de sentimentul utilizatorului, de exemplu oferind asistență în caz de frustrare.

5. Personalizare

• Scop: Personalizează interacțiunile pe baza preferințelor și istoricului utilizatorului.
• Aplicație: Chatboții oferă recomandări personalizate sau își amintesc interacțiuni anterioare.

Exemplu în dezvoltarea de chatbot:

Un chatbot de servicii clienți este antrenat folosind învățarea supervizată pe istoricul conversațiilor. Fiecare discuție este etichetată cu intențiile clienților și răspunsurile adecvate. Chatbot-ul învață să recunoască întrebări comune și să ofere răspunsuri corecte, îmbunătățind experiența clienților.

Provocări în învățarea supervizată

Deși puternică, învățarea supervizată se confruntă cu mai multe provocări:

1. Etichetarea datelor

• Problemă: Obținerea de date etichetate poate fi consumatoare de timp și costisitoare.
• Impact: Fără suficiente date etichetate de calitate, performanța modelului poate avea de suferit.
• Soluție: Utilizează tehnici de augmentare a datelor sau învățare semi-supervizată pentru a valorifica datele neetichetate.

2. Supraînvățarea

• Problemă: Modelele pot avea performanță bună pe datele de antrenament, dar slabă pe date noi.
• Impact: Supraînvățarea reduce capacitatea de generalizare a modelului.
• Soluție: Folosește regularizare, cross-validation și modele mai simple pentru a preveni supraînvățarea.

3. Complexitatea computațională

• Problemă: Antrenarea modelelor complexe pe seturi mari de date necesită resurse computaționale semnificative.
• Impact: Limitează scalabilitatea modelelor.
• Soluție: Utilizează tehnici de reducere a dimensionalității sau algoritmi mai eficienți.

4. Prejudecăți și echitate

• Problemă: Modelele pot învăța și propaga prejudecăți prezente în datele de antrenament.
• Impact: Poate duce la rezultate nedrepte sau discriminatorii.
• Soluție: Asigură date de antrenament diverse și reprezentative și integrează constrângeri de echitate.

Comparație cu învățarea nesupervizată

Înțelegerea diferenței dintre învățarea supervizată și cea nesupervizată este esențială pentru alegerea abordării potrivite.

Învățare supervizată

Învățare nesupervizată

Diferențe cheie:

• Date etichetate vs. neetichetate: Învățarea supervizată se bazează pe seturi de date etichetate, în timp ce cea nesupervizată folosește date neetichetate.
• Rezultat: Învățarea supervizată prezice ieșiri cunoscute, în timp ce cea nesupervizată identifică modele ascunse fără rezultate predefinite.

Exemplu de învățare nesupervizată:

• Algoritmi de grupare: Grupează clienți pe baza comportamentului de cumpărare fără etichete prealabile, util pentru segmentarea pieței.
• Reducerea dimensionalității: Tehnici precum Analiza Componentelor Principale (PCA) reduc numărul de caracteristici, păstrând variația pentru a facilita vizualizarea datelor de mare dimensiune.

Învățare semi-supervizată

Definiție:

Învățarea semi-supervizată combină elemente din învățarea supervizată și nesupervizată. Utilizează o cantitate mică de date etichetate alături de o cantitate mare de date neetichetate în timpul antrenamentului.

De ce să folosești învățarea semi-supervizată?

• Eficientă din punct de vedere al costului: Reduce nevoia de date etichetate extinse, care sunt costisitoare de obținut.
• Performanță îmbunătățită: Poate obține rezultate mai bune decât învățarea nesupervizată prin utilizarea unor date etichetate.

Aplicații:

• Clasificare imagini: Etichetarea fiecărei imagini este nepractică, dar etichetarea unui subset poate îmbunătăți antrenarea modelului.
• Procesare limbaj natural: Îmbunătățirea modelelor lingvistice cu texte annotate limitat.
• Imagistică medicală: Valorificarea scanărilor neetichetate cu câteva exemple etichetate pentru a îmbunătăți modelele de diagnostic.

Termeni și concepte cheie

• Modele de învățare automată: Algoritmi antrenați să recunoască modele și să ia decizii cu intervenție umană minimă.
• Puncte de date: Unități individuale de date cu caracteristici și etichete folosite la antrenare.
• Ieșire dorită: Rezultatul corect pe care modelul încearcă să îl prezică.
• Inteligență artificială: Simularea proceselor de inteligență umană de către mașini, în special sisteme de calcul.
• Reducerea dimensionalității: Tehnici utilizate pentru reducerea numărului de variabile de intrare dintr-un set de date.

Cercetări despre învățarea supervizată

Învățarea supervizată este un domeniu crucial al învățării automate, unde modelele sunt antrenate pe date etichetate. Această formă de învățare este fundamentală pentru numeroase aplicații, de la recunoașterea imaginilor la procesarea limbajului natural. Mai jos sunt câteva lucrări semnificative care contribuie la înțelegerea și avansarea învățării supervizate.

1. Self-supervised self-supervision by combining deep learning and probabilistic logic

   • Autori: Hunter Lang, Hoifung Poon
   • Rezumat: Această lucrare abordează provocarea etichetării exemplelor de antrenament la scară largă, o problemă comună în învățarea automată. Autorii propun o metodă nouă numită Self-Supervised Self-Supervision (S4), care îmbunătățește Deep Probabilistic Logic (DPL) permițându-i să învețe automat noi auto-supervizări. Lucrarea descrie cum S4 începe cu un „seed” inițial și propune iterativ noi auto-supervizări, care pot fi adăugate direct sau verificate de oameni. Studiul arată că S4 poate propune automat auto-supervizări precise și poate obține rezultate apropiate de metodele supervizate cu intervenție umană minimă.
   • Link către lucrare: Self-supervised self-supervision by combining deep learning and probabilistic logic

2. **Rethinking Weak Super