Oövervakad inlärning
Oövervakad inlärning är en maskininlärningsteknik som tränar algoritmer på oetiketterad data för att upptäcka dolda mönster, strukturer och samband. Vanliga met...
3 min läsning
Unsupervised Learning
Machine Learning
+4
Semisupervised inlärning
Semisupervised inlärning kombinerar en liten mängd märkta data med en större mängd omärkta data, vilket minskar märkningskostnader och förbättrar modellens prestanda.
Semisupervised inlärning (SSL) är en maskininlärningsteknik som befinner sig mellan övervakad och oövervakad inlärning. Den utnyttjar både märkta och omärkta data för att träna modeller, vilket gör den särskilt användbar när stora mängder omärkta data finns tillgängliga men det är opraktiskt eller dyrt att märka all data. Detta tillvägagångssätt kombinerar styrkorna från övervakad inlärning—som förlitar sig på märkta data för träning—och oövervakad inlärning—som använder omärkta data för att upptäcka mönster eller grupperingar.
Viktiga egenskaper för semisupervised inlärning
- Dataanvändning: Använder en liten del märkta data tillsammans med en större andel omärkta data. Denna blandning låter modeller lära sig av de märkta data samtidigt som de omärkta data förbättrar generalisering och prestanda.
- Antaganden:
- Kontinuitetsantagandet: Punkter som ligger nära varandra i indatautrymmet har sannolikt samma etikett.
- Klusterantagandet: Data tenderar att bilda kluster där punkter i samma kluster delar etikett.
- Manifoldantagandet: Högdimensionell data är strukturerad i en lågdimensionell mångfald.
- Tekniker:
- Självträning: Modellen tränad på märkta data används för att förutsäga etiketter för omärkta data och tränas om iterativt med dessa pseudo-etiketter.
- Co-Training: Två modeller tränas på olika uppsättningar egenskaper eller vyer av datan, där varje modell hjälper till att förbättra den andras förutsägelser.
- Grafbaserade metoder: Använder grafstrukturer för att sprida etiketter över noder, genom att utnyttja likheten mellan datapunkter.
- Tillämpningar:
- Bild- och taligenkänning: Där det är arbetskrävande att märka varje datapunkt.
- Bedrägeridetektion: Utnyttjar mönster i stora transaktionsdatamängder.
- Textklassificering: Effektiv kategorisering av stora dokumentkorpusar.
- Fördelar och utmaningar:
- Fördelar: Minskar behovet av omfattande märkta dataset, förbättrar modellens noggrannhet genom mer data och kan anpassas till ny data med minimal ytterligare märkning.
- Utmaningar: Kräver noggrant hanterande av antaganden, och kvaliteten på pseudo-etiketter kan ha stor påverkan på modellens prestanda.
Exempel på användningsområden
- Taltolkning: Företag som Meta har använt SSL för att förbättra taltolkningssystem genom att först träna modeller på en liten mängd märkta ljuddata och sedan utöka inlärningen med en större mängd omärkta ljuddata.
- Textdokumentklassificering: I situationer där det är opraktiskt att manuellt märka varje dokument hjälper SSL till att klassificera dokument genom att utnyttja ett litet antal märkta exempel.
Forskning om semisupervised inlärning
Semisupervised inlärning är en maskininlärningsmetod som innebär att man använder en liten mängd märkta data och en större mängd omärkta data för att träna modeller. Denna metod är särskilt användbar när det är dyrt eller tidskrävande att få ett fullständigt märkt dataset. Nedan finns några viktiga forskningsartiklar som behandlar olika aspekter och tillämpningar av semisupervised inlärning:
| Titel | Författare | Beskrivning | Länk |
|---|---|---|---|
| Minimax Deviation Strategies for Machine Learning | Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy | Diskuterar utmaningar med små träningsmängder, kritiserar befintliga metoder och introducerar minimax deviation-lärande för robusta semisupervised inlärningsstrategier. | Läs mer om artikeln |
| Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems | Changjian Li | Ger insikter om livslång förstärkningsinlärning och föreslår nya sätt att integrera semisupervised inlärningstekniker. | Utforska studiens detaljer |
| Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning | Nick Erickson, Qi Zhao | Presenterar Dex-verktyget för kontinuerlig inlärning, med användning av inkrementell och semisupervised inlärning för ökad effektivitet i komplexa miljöer. | Läs mer om metoden |
| Augmented Q Imitation Learning (AQIL) | Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal | Utforskar ett hybridtillvägagångssätt mellan imitation och förstärkningsinlärning, där semisupervised inlärning används för snabbare konvergens. | Läs mer om AQIL |
| A Learning Algorithm for Relational Logistic Regression: Preliminary Results | Bahare Fatemi, Seyed Mehran Kazemi, David Poole | Introducerar inlärning för Relational Logistic Regression och visar hur semisupervised inlärning förbättrar prestanda med dolda egenskaper i multirelationell data. | Läs hela artikeln här |
Vanliga frågor
- Vad är semisupervised inlärning?
Semisupervised inlärning är en maskininlärningsmetod som använder en liten mängd märkta data och en stor mängd omärkta data för att träna modeller. Den kombinerar fördelarna med övervakad och oövervakad inlärning för att förbättra prestandan samtidigt som behovet av omfattande märkta dataset minskas.
- Var används semisupervised inlärning?
Semisupervised inlärning används i applikationer såsom bild- och taligenkänning, bedrägeridetektion och textklassificering där det är dyrt eller opraktiskt att märka varje datapunkt.
- Vilka är fördelarna med semisupervised inlärning?
De viktigaste fördelarna inkluderar minskade märkningskostnader, förbättrad modellnoggrannhet genom att utnyttja mer data och anpassningsförmåga till ny data med minimal ytterligare märkning.
- Vilka är några vanliga tekniker inom semisupervised inlärning?
Vanliga tekniker inkluderar självträning, co-training och grafbaserade metoder, där alla utnyttjar både märkta och omärkta data för att förbättra inlärningen.
Redo att bygga din egen AI?
Smarta chatbotar och AI-verktyg under samma tak. Koppla ihop intuitiva block för att omvandla dina idéer till automatiserade Flöden.
Lär dig mer
Övervakad inlärning
Övervakad inlärning är en grundläggande metod inom maskininlärning och artificiell intelligens där algoritmer lär sig från märkta datamängder för att göra förut...
9 min läsning
Supervised Learning
Machine Learning
+4
Oövervakad inlärning
Oövervakad inlärning är en gren av maskininlärning som fokuserar på att hitta mönster, strukturer och samband i oetiketterad data, vilket möjliggör uppgifter so...
6 min läsning
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3