Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, algoritmaları etiketlenmemiş veriler üzerinde eğiterek gizli desenleri, yapıları ve ilişkileri keşfetmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi tekn...
3 dakika okuma
Unsupervised Learning
Machine Learning
+4
Yarı Denetimli Öğrenme
Yarı denetimli öğrenme, az miktarda etiketli veriyi daha büyük bir etiketsiz veri havuzuyla birleştirerek etiketleme maliyetlerini azaltır ve model performansını artırır.
Yarı denetimli öğrenme (SSL), denetimli ve denetimsiz öğrenme alanları arasında yer alan bir makine öğrenimi tekniğidir. Hem etiketli hem de etiketsiz verilerden faydalanarak modelleri eğitir ve özellikle büyük miktarda etiketsiz veri mevcutken tüm verilerin etiketlenmesinin pratik veya ekonomik olmadığı durumlarda çok kullanışlıdır. Bu yaklaşım, eğitim için etiketli verilere dayanan denetimli öğrenmenin ve desen veya grupları tespit etmek için etiketsiz verilerden yararlanan denetimsiz öğrenmenin güçlü yönlerini birleştirir.
Yarı Denetimli Öğrenmenin Temel Özellikleri
- Veri Kullanımı: Az miktarda etiketli veri ile birlikte daha büyük miktarda etiketsiz veri kullanılır. Bu kombinasyon, modellerin etiketli veriden öğrenmesine olanak tanırken, etiketsiz veriyle genelleme ve performansın artmasını sağlar.
- Varsayımlar:
- Süreklilik Varsayımı: Girdi uzayında birbirine yakın olan noktaların aynı etikete sahip olma olasılığı yüksektir.
- Küme Varsayımı: Veriler genellikle kümeler oluşturur ve aynı kümedeki noktalar aynı etiketi paylaşır.
- Çeşit Varsayımı (Manifold): Yüksek boyutlu veriler, daha düşük boyutlu bir çeşit üzerinde yapılandırılmıştır.
- Teknikler:
- Kendi Kendine Öğrenme: Başlangıçta etiketli veriyle eğitilen model, etiketsiz veri için tahmini etiketler üretir ve bu sahte etiketlerle tekrar tekrar eğitilir.
- Birlikte Öğrenme: İki model, verinin farklı özellik setleri veya görünümleri üzerinde eğitilir ve birbirlerinin tahminlerini geliştirmeye yardımcı olur.
- Grafik Tabanlı Yöntemler: Grafik yapıları kullanılarak etiketler düğümler arasında yayılır ve veri noktaları arasındaki benzerlikten yararlanılır.
- Uygulamalar:
- Görüntü ve Konuşma Tanıma: Her veri noktasının etiketlenmesinin zahmetli olduğu durumlar.
- Dolandırıcılık Tespiti: Büyük işlem veri setlerindeki desenlerden yararlanma.
- Metin Sınıflandırma: Büyük belge koleksiyonlarını verimli şekilde kategorilere ayırma.
- Faydalar ve Zorluklar:
- Faydalar: Geniş etiketli veri setlerine olan ihtiyacı azaltır, daha fazla veriden yararlanarak model doğruluğunu artırır ve ek minimum etiketlemeyle yeni verilere uyum sağlar.
- Zorluklar: Varsayımların dikkatli şekilde ele alınmasını gerektirir ve sahte etiketlerin kalitesi, model performansını önemli ölçüde etkileyebilir.
Örnek Kullanım Alanları
- Konuşma Tanıma: Meta gibi şirketler, konuşma tanıma sistemlerini geliştirmek için önce az miktarda etiketli sesle modelleri eğitip ardından daha büyük miktarda etiketsiz ses verisiyle öğrenmeyi genişleterek yarı denetimli öğrenmeden faydalanmıştır.
- Metin Belgesi Sınıflandırma: Her belgenin manuel olarak etiketlenmesinin pratik olmadığı durumlarda, yarı denetimli öğrenme az miktarda etiketli örneği kullanarak belgelerin sınıflandırılmasına yardımcı olur.
Yarı Denetimli Öğrenme Üzerine Araştırmalar
Yarı Denetimli Öğrenme, modelleri eğitmek için az miktarda etiketli ve daha büyük bir etiketsiz veri havuzu kullanan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Tamamen etiketli bir veri seti elde etmenin maliyetli veya zaman alıcı olduğu durumlarda özellikle faydalıdır. Aşağıda, Yarı Denetimli Öğrenmenin çeşitli yönlerini ve uygulamalarını ele alan bazı önemli araştırma makaleleri yer almaktadır:
| Başlık | Yazarlar | Açıklama | Bağlantı |
|---|---|---|---|
| Makine Öğrenimi için Minimax Sapma Stratejileri | Michail Schlesinger, Evgeniy Vodolazskiy | Küçük öğrenme örnekleriyle ilgili zorlukları tartışır, mevcut yöntemleri eleştirir ve sağlam yarı denetimli öğrenme stratejileri için minimax sapma öğrenmesini tanıtır. | Bu makale hakkında daha fazlasını okuyun |
| Yaşam Boyu Pekiştirmeli Öğrenme Sistemlerine Bazı Bakışlar | Changjian Li | Yaşam boyu pekiştirmeli öğrenme sistemlerine dair içgörüler sunar ve yarı denetimli öğrenme tekniklerinin entegrasyonu için yeni yaklaşımlar önerir. | Bu çalışmanın detaylarını inceleyin |
| Dex: Derin Pekiştirmeli Öğrenmede Karmaşık Ortamlarda Artımlı Öğrenme | Nick Erickson, Qi Zhao | Karmaşık ortamlarda daha verimli öğrenim için artımlı ve yarı denetimli öğrenmeden yararlanan Dex araç setini sunar. | Bu yöntemi daha yakından keşfedin |
| Augmented Q Taklitçi Öğrenme (AQIL) | Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal | Taklitçi öğrenme ile pekiştirmeli öğrenme arasında hibrit bir yaklaşımı araştırır ve daha hızlı yakınsama için yarı denetimli öğrenme prensiplerini entegre eder. | AQIL hakkında daha fazla bilgi edinin |
| İlişkisel Lojistik Regresyon için Bir Öğrenme Algoritması: İlk Sonuçlar | Bahare Fatemi, Seyed Mehran Kazemi, David Poole | İlişkisel Lojistik Regresyon için öğrenim sunar ve çoklu ilişkili verilerde gizli özelliklerle yarı denetimli öğrenmenin performansı nasıl artırdığını gösterir. | Tam makaleyi buradan okuyun |
Sıkça sorulan sorular
- Yarı denetimli öğrenme nedir?
Yarı denetimli öğrenme, modelleri eğitmek için az miktarda etiketli ve çok miktarda etiketsiz veri kullanan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin avantajlarını birleştirerek geniş etiketli veri setlerine olan ihtiyacı azaltırken performansı artırır.
- Yarı denetimli öğrenme nerelerde kullanılır?
Yarı denetimli öğrenme; görüntü ve konuşma tanıma, dolandırıcılık tespiti ve metin sınıflandırma gibi, her veri noktasının etiketlenmesinin maliyetli veya pratik olmadığı uygulamalarda kullanılır.
- Yarı denetimli öğrenmenin faydaları nelerdir?
Başlıca faydaları arasında etiketleme maliyetlerinin azalması, daha fazla veriden yararlanarak model doğruluğunun artması ve minimum ek etiketlemeyle yeni verilere uyum sağlama bulunur.
- Yarı denetimli öğrenmede yaygın teknikler nelerdir?
Yaygın teknikler arasında, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanarak öğrenmeyi geliştiren kendi kendine öğrenme, birlikte öğrenme ve grafik tabanlı yöntemler bulunur.
Kendi yapay zekanızı oluşturmaya hazır mısınız?
Akıllı Sohbet Botları ve Yapay Zeka araçları tek bir çatı altında. Fikirlerinizi otomatikleştirilmiş Akışlara dönüştürmek için sezgisel blokları birleştirin.
Daha fazla bilgi
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenme, algoritmaların tahmin veya sınıflandırma yapabilmek için etiketli veri kümelerinden öğrendiği makine öğrenmesi ve yapay zekâda temel bir yakl...
9 dakika okuma
Supervised Learning
Machine Learning
+4
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki desenleri, yapıları ve ilişkileri bulmaya odaklanan bir makine öğrenimi dalıdır; kümeleme, boyut indirgeme ve ili...
6 dakika okuma
Unsupervised Learning
Machine Learning
+3