Полунаблюдательное обучение

Полусамостоятельное обучение - это область машинного обучения, в которой для обучения алгоритма используются как меченые, так и немеченые данные. Целью полусамостоятельного обучения является использование немаркированных данных в дополнение к маркированным. Это позволяет процессу обучения получить больше информации для обучения, используя при этом лишь часть помеченных данных. Полуконтролируемое обучение является разновидностью контролируемого обучения, поскольку оно использует некоторые маркированные данные, но отличается тем, что в нем также используются немаркированные данные.

Основная идея полунаблюдаемого обучения заключается в том, что обычно легче понять правила немаркированных данных, чем правила маркированных данных. Этот метод также часто используется, когда имеется лишь небольшое количество меченых данных. Благодаря этому он стал популярным подходом в области машинного обучения.

Существует множество типов алгоритмов полунаблюдаемого обучения. Эти алгоритмы обычно делятся на две категории: генеративные модели или дискриминативные модели. Генеративные модели - это алгоритмы, которые пытаются моделировать распределение данных, а дискриминативные модели - это алгоритмы, которые пытаются моделировать различия между классами, учитывая данные. Ниже приведено несколько примеров полунаблюдаемых алгоритмов:

- Генеративные адверсарные сети (ГАС): GAN - это тип генеративной модели, в которой используются две нейронные сети (генератор и дискриминатор) для генерации новых данных, повторяющих распределение исходного набора данных. GAN могут быть использованы для полусупервизированного обучения, поскольку они способны генерировать данные из исходного набора данных, чтобы дополнить данные для обучения.

- Самообучение: Самообучение - это тип полуконтролируемого обучения, при котором алгоритм обучается на наборе меченых данных, а затем используется для вывода меток для соответствующих немеченых данных. Полученные метки затем используются как часть маркированных данных для обучения модели.

- Распространение меток: Распространение меток - это особый тип полуконтролируемого обучения, при котором метки распространяются от меченых данных к окружающим немеченым данным. Метки распространяются на основе сходства данных и помеченных данных.

В целом, полунаблюдаемое обучение является мощным методом машинного обучения, поскольку позволяет использовать как маркированные, так и немаркированные данные для обучения алгоритма. Это позволяет алгоритму использовать оба источника данных и, следовательно, получать более точные результаты.