Introdução:
A aprendizagem automática é o processo através do qual uma máquina aprende com dados anteriores e depois faz previsões sobre o futuro com base nessa aprendizagem. Por vezes é necessária uma pequena quantidade de participação humana, enquanto outras vezes não é necessária qualquer intervenção humana. A principal desvantagem da aprendizagem supervisionada é que exige o recurso a um especialista em ML por parte do cientista de dados, o que é uma técnica dispendiosa. A aprendizagem automática semissupervisionada foi introduzida para resolver esta falha. Imagine poder prever e tomar decisões sobre as receitas futuras da sua empresa usando aprendizagem automática.
O que é a aprendizagem semissupervisionada?
A aprendizagem semissupervisionada é um tipo de aprendizagem automática que se situa entre a supervisionada e a não supervisionada. A combinação de uma pequena quantidade de dados categorizados com um grande volume de dados sem etiquetas é conhecida como aprendizagem semissupervisionada. Combina as vantagens da aprendizagem supervisionada e da não supervisionada.
Como funciona a aprendizagem semissupervisionada?
A aprendizagem semissupervisionada, ao contrário da aprendizagem supervisionada, emprega a pseudoetiquetagem para treinar o modelo com menos dados de treino etiquetados. Vários modelos de redes neuronais e métodos de treino podem ser combinados neste procedimento. Os pontos seguintes ilustram como funciona a aprendizagem semissupervisionada:
- Para começar, treina o modelo com uma quantidade menor de dados de treino do que os modelos de aprendizagem supervisionada. O modelo é treinado até produzir resultados corretos.
- Na fase seguinte, os algoritmos empregam o conjunto de dados sem etiquetas com pseudoetiquetas, e o resultado pode já não ser correto.
- Os dados de pseudoetiquetas e as etiquetas dos dados de treino etiquetados ficam agora ligados.
- Além disso, os dados de entrada nos dados de treino sem etiquetas ficam ligados.
- Por fim, tal como na fase anterior, volte a treinar o modelo com a nova entrada combinada. Isto diminuirá os erros e aumentará a precisão do modelo.[1]
Qual é o exemplo de aprendizagem semissupervisionada?
Análise de fala
É a utilização mais conhecida da aprendizagem semissupervisionada. Como classificar dados de áudio é a operação mais difícil, que exige um grande número de recursos humanos, este problema pode ser naturalmente resolvido ao usar SSL num modelo de aprendizagem semissupervisionada.
Classificação de conteúdo web
No entanto, etiquetar cada página da internet é extremamente importante e difícil, pois exige uma interação humana significativa. Ainda assim, usando Algoritmos de Aprendizagem Semissupervisionada, este problema pode ser mitigado.
Além disso, o Google classifica uma página web para uma determinada consulta usando algoritmos de aprendizagem semissupervisionada.
Classificação de sequências de proteínas
Como as cadeias de ADN são mais longas, é necessária uma intervenção humana significativa. Neste setor, o surgimento do modelo semissupervisionado tem sido próximo.
Quais são os tipos de aprendizagem semissupervisionada?
Seguem-se os tipos de aprendizagem automática
- Aprendizagem por indução
O objetivo da aprendizagem indutiva é generalizar para novos dados. A aprendizagem indutiva é, portanto, o processo de criar um algoritmo de aprendizagem que aprende com um conjunto de treino etiquetado e depois generaliza para novos dados.
- Aprendizagem de forma transdutiva
O objetivo do aprendizado transdutivo é transferir o conhecimento de conjuntos de dados de treinamento rotulados para dados (de treinamento) não rotulados que estão facilmente disponíveis.
Quais são as vantagens do aprendizado semissupervisionado?
- É fácil de entender.
- Reduz a quantidade de dados anotados utilizados.
- É um algoritmo estável.
- É simples.
- Tem alta competência.
Quais são as desvantagens do aprendizado semissupervisionado?
- Os resultados das iterações não são estáveis.
- Não é aplicável a dados em nível de rede.
- Tem pouca precisão.
Conclusão:
No aprendizado semissupervisionado, você pode usar dados rotulados ou não rotulados como dados de treinamento. O machine learning pode ser aplicado de acordo com as necessidades e preferências do negócio, tendo em mente as vantagens e desvantagens de cada método de aprendizado.
- Introduction to Semi-Supervised Learning. Disponível em: 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:
