Giriş:
Makine öğrenmesi, bir makinenin önceki verilerden öğrendiği ve ardından bu öğrenmeye dayanarak gelecek hakkında tahminlerde bulunduğu süreçtir. Bazen çok az insan katılımı gerekir, bazen hiç gerekmez. Denetimli öğrenmenin temel dezavantajı, veri bilimcinin bir ML uzmanı kullanmasını gerektirmesidir ki bu maliyetli bir tekniktir. Yarı denetimli makine öğrenmesi bu kusuru gidermek için geliştirildi. Makine öğrenmesini kullanarak şirketinizin gelecekteki gelirini öngörebildiğinizi ve bu konuda karar verebildiğinizi düşünün.
Yarı denetimli öğrenme nedir?
Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında yer alan bir makine öğrenmesi türüdür. Az miktarda kategorize edilmiş veri ile büyük hacimde etiketsiz verinin birleşimine yarı denetimli öğrenme denir. Hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin avantajlarını bir araya getirir.
Yarı denetimli öğrenme nasıl çalışır?
Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenmeden farklı olarak, modeli daha az etiketli eğitim verisiyle eğitmek için sahte etiketleme kullanır. Bu süreçte çeşitli sinir ağı modelleri ve eğitim yöntemleri birleştirilebilir. Aşağıdaki maddeler yarı denetimli öğrenmenin nasıl çalıştığını gösterecektir:
- Öncelikle modeli, denetimli öğrenme modellerinden daha az miktarda eğitim verisiyle eğitir. Model doğru sonuçlar üretene kadar eğitilir.
- Sonraki aşamada algoritmalar, sahte etiketli etiketsiz veri kümesini kullanır ve çıktı artık doğru olmayabilir.
- Sahte etiketli veriler ile etiketli eğitim verilerinden gelen etiketler artık birbirine bağlanmıştır.
- Ayrıca etiketsiz eğitim verilerindeki girdi verileri de bağlanır.
- Son olarak, önceki aşamada olduğu gibi modeli yeni birleşik girdiyle yeniden eğitin. Bu, hataları azaltacak ve modelin doğruluğunu artıracaktır.[1]
Yarı denetimli öğrenmeye örnek nedir?
Konuşma Analizi
Yarı denetimli öğrenmenin en bilinen kullanımıdır. Ses verilerini sınıflandırmak çok sayıda insan kaynağı gerektiren en zor işlem olduğundan, bu sorun yarı denetimli bir öğrenme modelinde SSL kullanılarak doğal olarak çözülebilir.
Web içeriği sınıflandırması
Ancak internetteki her sayfayı etiketlemek, önemli ölçüde insan etkileşimi gerektirdiğinden son derece önemli ve zordur. Yine de Yarı Denetimli Öğrenme Algoritmaları kullanılarak bu sorun hafifletilebilir.
Ayrıca Google, belirli bir sorgu için bir web sayfasını sıralarken yarı denetimli öğrenme algoritmalarını kullanır.
Protein dizisi sınıflandırması
DNA zincirleri daha uzun olduğundan önemli ölçüde insan müdahalesi gereklidir. Bu sektörde yarı denetimli modelin ortaya çıkışı yakın olmuştur.
Yarı denetimli öğrenmenin türleri nelerdir?
Makine öğrenmesinin türleri aşağıdadır
- Tümevarım Yoluyla Öğrenme
Tümevarımlı öğrenmenin amacı yeni verilere genelleme yapmaktır. Dolayısıyla tümevarımlı öğrenme, etiketli bir eğitim kümesinden öğrenen ve ardından yeni verilere genelleme yapan bir öğrenme algoritması oluşturma sürecidir.
- Transdüktif Öğrenme
Transdüktif öğrenmenin amacı, bilgiyi etiketli eğitim veri kümelerinden, kolayca erişilebilen etiketsiz (eğitim) verilere aktarmaktır.
Yarı denetimli öğrenmenin avantajları nelerdir?
- Anlaşılması kolaydır.
- Kullanılan etiketli veri miktarını azaltır.
- Kararlı bir algoritmadır.
- Basittir.
- Yüksek yetkinliğe sahiptir.
Yarı denetimli öğrenmenin dezavantajları nelerdir?
- Yineleme sonuçları kararlı değildir.
- Ağ düzeyindeki verilere uygulanamaz.
- Doğruluğu düşüktür.
Sonuç:
Yarı denetimli öğrenmede eğitim verisi olarak etiketli veya etiketsiz verileri kullanabilirsiniz. Makine öğrenmesi, her öğrenme yönteminin avantajları ve dezavantajları göz önünde bulundurularak işletmenin ihtiyaç ve tercihlerine göre kullanılabilir.
- Introduction to Semi-Supervised Learning. Kaynak: 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:
