Pendahuluan:
Machine learning adalah proses di mana mesin belajar dari data sebelumnya lalu membuat prediksi tentang masa depan berdasarkan pembelajaran tersebut. Terkadang diperlukan sedikit keterlibatan manusia, sementara di waktu lain tidak diperlukan sama sekali. Kelemahan mendasar supervised learning adalah memerlukan spesialis ML di pihak data scientist, yang merupakan teknik yang mahal. Semi-supervised machine learning diperkenalkan untuk mengatasi kelemahan ini. Bayangkan dapat memperkirakan dan membuat keputusan tentang pendapatan perusahaan Anda di masa depan menggunakan machine learning.
Apa itu semi-supervised learning?
Semi-supervised learning adalah jenis machine learning yang berada di antara supervised dan unsupervised. Kombinasi sejumlah kecil data berkategori dan sejumlah besar data tak berlabel dikenal sebagai semi-supervised learning. Ini menggabungkan keunggulan supervised dan unsupervised learning.
Bagaimana cara kerja semi-supervised learning?
Semi-supervised learning, tidak seperti supervised learning, menggunakan pseudo labeling untuk melatih model dengan data pelatihan berlabel yang lebih sedikit. Berbagai model jaringan saraf dan metode pelatihan dapat dikombinasikan dalam prosedur ini. Poin-poin berikut akan menggambarkan cara kerja semi-supervised learning:
- Pertama, ia melatih model dengan data pelatihan yang lebih sedikit dibandingkan model supervised learning. Model dilatih hingga menghasilkan hasil yang benar.
- Pada tahap berikutnya, algoritma menggunakan dataset tak berlabel dengan pseudo label, dan outputnya mungkin tidak lagi benar.
- Data pseudo label dan label dari data pelatihan berlabel kini terhubung.
- Selain itu, data input dalam data pelatihan tak berlabel juga terhubung.
- Terakhir, seperti pada fase sebelumnya, latih ulang model dengan input gabungan yang baru. Ini akan mengurangi kesalahan dan meningkatkan akurasi model.[1]
Apa contoh semi-supervised learning?
Analisis Ucapan
Ini adalah penerapan semi-supervised learning yang paling terkenal. Karena mengklasifikasikan data audio adalah operasi tersulit yang memerlukan banyak sumber daya manusia, masalah ini dapat diselesaikan secara alami dengan menggunakan SSL dalam model semi-supervised learning.
Klasifikasi konten web
Namun, memberi label pada setiap halaman di internet sangat penting dan sulit karena memerlukan interaksi manusia yang signifikan. Meski begitu, dengan menggunakan Algoritma Semi-Supervised Learning, masalah ini dapat dikurangi.
Selain itu, Google menggunakan algoritma semi-supervised learning untuk memeringkat halaman web untuk kueri tertentu.
Klasifikasi urutan protein
Karena untai DNA lebih panjang, diperlukan keterlibatan manusia yang signifikan. Di sektor ini, kemunculan model semi-supervised sudah semakin dekat.
Apa saja jenis semi-supervised learning?
Berikut adalah jenis-jenis machine learning
- Pembelajaran melalui Induksi
Tujuan inductive learning adalah melakukan generalisasi ke data baru. Dengan demikian, inductive learning adalah proses membuat algoritma pembelajaran yang belajar dari set pelatihan berlabel lalu menggeneralisasi ke data baru.
- Pembelajaran Secara Transduktif
Tujuan transductive learning adalah mentransfer pengetahuan dari dataset pelatihan berlabel ke data (pelatihan) tak berlabel yang tersedia.
Apa keunggulan semi-supervised learning?
- Mudah dipahami.
- Mengurangi jumlah data beranotasi yang digunakan.
- Ini adalah algoritma yang stabil.
- Sederhana.
- Memiliki kompetensi tinggi.
Apa kekurangan semi-supervised learning?
- Hasil iterasi tidak stabil.
- Tidak dapat diterapkan pada data tingkat jaringan.
- Tingkat ketepatannya rendah.
Kesimpulan:
Anda dapat menggunakan data berlabel maupun tak berlabel sebagai data pelatihan dalam semi-supervised learning. Machine learning dapat digunakan sesuai kebutuhan dan preferensi bisnis dengan tetap mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan setiap metode pembelajaran.
- Introduction to Semi-Supervised Learning. Tersedia dari: https://www.javatpoint.com/semi-supervised-learning.
More about semi-supervised learning
Want to go further with semi-supervised learning? These Netstech guides and services are a good next step:
