Einleitung:
Maschinelles Lernen ist der Prozess, durch den eine Maschine aus früheren Daten lernt und anschließend auf Grundlage dieses Lernens Vorhersagen über die Zukunft trifft. Manchmal ist eine geringe menschliche Beteiligung erforderlich, manchmal gar keine. Der grundlegende Nachteil des überwachten Lernens besteht darin, dass der Data Scientist einen ML-Spezialisten hinzuziehen muss, was eine kostspielige Technik ist. Teilüberwachtes maschinelles Lernen wurde eingeführt, um diesen Mangel zu beheben. Stellen Sie sich vor, Sie könnten mithilfe von maschinellem Lernen die künftigen Einnahmen Ihres Unternehmens vorhersehen und darüber Entscheidungen treffen.
Was ist teilüberwachtes Lernen?
Teilüberwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, die zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen liegt. Die Kombination aus einer kleinen Menge kategorisierter Daten und einer großen Menge unbeschrifteter Daten wird als teilüberwachtes Lernen bezeichnet. Es vereint die Vorteile von überwachtem und unkontrolliertem Lernen.
Wie funktioniert teilüberwachtes Lernen?
Teilüberwachtes Lernen verwendet im Gegensatz zum überwachten Lernen Pseudo-Labeling, um das Modell mit weniger beschrifteten Trainingsdaten zu trainieren. In diesem Verfahren lassen sich verschiedene neuronale Netzmodelle und Trainingsmethoden kombinieren. Die folgenden Punkte veranschaulichen, wie teilüberwachtes Lernen funktioniert:
- Zunächst trainiert es das Modell mit einer geringeren Menge an Trainingsdaten als überwachte Lernmodelle. Das Modell wird trainiert, bis es korrekte Ergebnisse liefert.
- In der nächsten Phase verwenden die Algorithmen den unbeschrifteten Datensatz mit Pseudo-Labels, und die Ausgabe ist möglicherweise nicht mehr korrekt.
- Die Pseudo-Labels der Daten und die Labels aus den beschrifteten Trainingsdaten werden nun miteinander verbunden.
- Zusätzlich werden die Eingabedaten in den unbeschrifteten Trainingsdaten verknüpft.
- Abschließend trainieren Sie das Modell wie in der vorherigen Phase mit der neuen kombinierten Eingabe erneut. Dadurch sinken die Fehler und die Genauigkeit des Modells steigt.[1]
Was ist ein Beispiel für teilüberwachtes Lernen?
Sprachanalyse
Es ist die bekannteste Anwendung des teilüberwachten Lernens. Da die Klassifizierung von Audiodaten die schwierigste Aufgabe ist und viele menschliche Ressourcen erfordert, lässt sich dieses Problem auf natürliche Weise durch den Einsatz von SSL in einem teilüberwachten Lernmodell lösen.
Klassifizierung von Webinhalten
Das Beschriften jeder einzelnen Seite im Internet ist jedoch äußerst wichtig und schwierig, da es erhebliche menschliche Interaktion erfordert. Dennoch lässt sich dieses Problem mithilfe von Algorithmen des teilüberwachten Lernens abmildern.
Außerdem bewertet Google eine Webseite für eine bestimmte Suchanfrage mithilfe von Algorithmen des teilüberwachten Lernens.
Klassifizierung von Proteinsequenzen
Da DNA-Stränge länger sind, ist erhebliche menschliche Beteiligung erforderlich. In diesem Bereich hat sich das teilüberwachte Modell bereits fast durchgesetzt.
Welche Arten des teilüberwachten Lernens gibt es?
Im Folgenden sind die Arten des maschinellen Lernens aufgeführt
- Lernen durch Induktion
Das Ziel des induktiven Lernens ist es, auf neue Daten zu verallgemeinern. Induktives Lernen ist daher der Prozess, einen Lernalgorithmus zu erstellen, der aus einem beschrifteten Trainingssatz lernt und dann auf neue Daten verallgemeinert.
- Transduktives Lernen
Das Ziel des transduktiven Lernens besteht darin, Wissen aus beschrifteten Trainingsdatensätzen auf leicht verfügbare unbeschriftete (Trainings-)Daten zu übertragen.
Welche Vorteile hat teilüberwachtes Lernen?
- Es ist leicht zu verstehen.
- Es verringert die Menge der verwendeten annotierten Daten.
- Es ist ein stabiler Algorithmus.
- Es ist einfach.
- Es hat hohe Leistungsfähigkeit.
Welche Nachteile hat teilüberwachtes Lernen?
- Die Ergebnisse der Iterationen sind nicht stabil.
- Es ist nicht auf Daten auf Netzwerkebene anwendbar.
- Es hat nur geringe Genauigkeit.
Fazit:
Beim teilüberwachten Lernen können Sie entweder beschriftete oder unbeschriftete Daten als Trainingsdaten verwenden. Maschinelles Lernen lässt sich nach den Anforderungen und Vorlieben des Unternehmens einsetzen, wobei die Vor- und Nachteile der einzelnen Lernmethoden zu beachten sind.
- Introduction to Semi-Supervised Learning. Verfügbar unter: https://www.javatpoint.com/semi-supervised-learning.
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