Introducción:
El aprendizaje automático es el proceso mediante el cual una máquina aprende de datos previos y luego hace predicciones sobre el futuro a partir de ese aprendizaje. A veces se requiere una pequeña participación humana, mientras que otras veces no se requiere ninguna. La principal desventaja del aprendizaje supervisado es que exige la intervención de un especialista en ML por parte del científico de datos, lo cual es una técnica costosa. El aprendizaje automático semisupervisado se introdujo para solucionar este defecto. Imagine poder prever y tomar decisiones sobre los ingresos futuros de su empresa mediante el aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje semisupervisado?
El aprendizaje semisupervisado es un tipo de aprendizaje automático que se sitúa entre el supervisado y el no supervisado. La combinación de una pequeña cantidad de datos categorizados y un gran volumen de datos sin etiquetar se conoce como aprendizaje semisupervisado. Combina las ventajas del aprendizaje supervisado y del no supervisado.
¿Cómo funciona el aprendizaje semisupervisado?
El aprendizaje semisupervisado, a diferencia del supervisado, emplea el pseudoetiquetado para entrenar el modelo con menos datos de entrenamiento etiquetados. En este procedimiento se pueden combinar varios modelos de redes neuronales y métodos de entrenamiento. Los siguientes puntos ilustran cómo funciona el aprendizaje semisupervisado:
- Para empezar, entrena el modelo con una cantidad de datos de entrenamiento menor que los modelos de aprendizaje supervisado. El modelo se entrena hasta que produce resultados correctos.
- En la siguiente etapa, los algoritmos emplean el conjunto de datos sin etiquetar con pseudoetiquetas, y es posible que el resultado ya no sea correcto.
- Los datos de pseudoetiquetas y las etiquetas de los datos de entrenamiento etiquetados ahora están conectados.
- Además, los datos de entrada de los datos de entrenamiento sin etiquetar están conectados.
- Por último, como en la fase anterior, vuelva a entrenar el modelo con la nueva entrada combinada. Esto reducirá los errores y aumentará la precisión del modelo.[1]
¿Cuál es un ejemplo de aprendizaje semisupervisado?
Análisis del habla
Es el uso más conocido del aprendizaje semisupervisado. Como clasificar datos de audio es la operación más difícil y requiere una gran cantidad de recursos humanos, este problema puede resolverse de forma natural usando SSL en un modelo de aprendizaje semisupervisado.
Clasificación de contenido web
Sin embargo, etiquetar cada página de internet es extremadamente importante y difícil, ya que requiere una interacción humana considerable. Aun así, este problema se puede mitigar mediante algoritmos de aprendizaje semisupervisado.
Además, Google clasifica una página web para una consulta concreta mediante algoritmos de aprendizaje semisupervisado.
Clasificación de secuencias de proteínas
Como las cadenas de ADN son más largas, se requiere una intervención humana considerable. En este sector, la aparición del modelo semisupervisado ha sido inminente.
¿Cuáles son los tipos de aprendizaje semisupervisado?
A continuación se indican los tipos de aprendizaje automático
- Aprendizaje por inducción
El objetivo del aprendizaje inductivo es generalizar a nuevos datos. Por lo tanto, el aprendizaje inductivo es el proceso de crear un algoritmo de aprendizaje que aprende de un conjunto de entrenamiento etiquetado y luego generaliza a nuevos datos.
- Aprendizaje transductivo
El propósito del aprendizaje transductivo es trasladar el conocimiento de conjuntos de datos de entrenamiento etiquetados a datos (de entrenamiento) sin etiquetar que están fácilmente disponibles.
¿Cuáles son las ventajas del aprendizaje semisupervisado?
- Es fácil de entender.
- Reduce la cantidad de datos anotados que se utilizan.
- Es un algoritmo estable.
- Es sencillo.
- Tiene una alta competencia.
¿Cuáles son las desventajas del aprendizaje semisupervisado?
- Los resultados de las iteraciones no son estables.
- No es aplicable a datos a nivel de red.
- Tiene poca exactitud.
Conclusión:
En el aprendizaje semisupervisado puede usar como datos de entrenamiento tanto datos etiquetados como sin etiquetar. El aprendizaje automático puede utilizarse según las necesidades y preferencias de la empresa, teniendo en cuenta las ventajas y desventajas de cada método de aprendizaje.
- Introduction to Semi-Supervised Learning. Disponible en: https://www.javatpoint.com/semi-supervised-learning.
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