Методы обучения с полуучителем и их применение в машинном обучении

Абстрактный

В настоящее время машинное обучение и искусственный интеллект переживают бум. Многие приложения, от распознавания изображений и речи до персонализированных систем рекомендаций и беспилотных автомобилей, основаны на машинном обучении. Поскольку спрос на машинное обучение растет с каждым днем, важно знать различные методы машинного обучения, связанные с ним. Техника обучения с полуучителем также является одной из популярных техник программирования, которая находится между методами обучения с учителем и без учителя. Некоторые из часто используемых полуконтролируемых методов включают псевдомаркировку, самообучение, совместное обучение, обучение с несколькими представлениями и т. д. Несмотря на преимущества, такие как повышенная точность и эффективность, есть и недостатки, такие как риск предвзятость и потребность в больших объемах высококачественных данных.

Объем

В статье рассматриваются методы обучения с полуучителем.
Мы будем понимать приложения вместе с преимуществами и недостатками.

Введение

В настоящее время машинное обучение стало быстрорастущей областью с растущим значением во многих отраслях. С помощью искусственного интеллекта благодаря машинному обучению стали возможны такие приложения, как распознавание изображений и речи, системы персонализированных рекомендаций и беспилотные автомобили. Поскольку спрос на машинное обучение продолжает расти, важно понимать различные методы, связанные с ним, чтобы быть в курсе последних разработок и достижений в этой области. Прохождение комплексного курса Машинное обучение может дать вам необходимые знания и навыки для использования возможностей алгоритмов машинного обучения, анализа данных и прогнозного моделирования в ваших проектах.

В машинном обучении есть два типа наборов: обучающий набор и тестовый набор. Учебный набор используется для обучения модели, а тестовый набор используется для оценки точности. Чтобы убедиться, что модель обучена и протестирована на разных точках данных, в машинном обучении обычной практикой является случайная выборка двух наборов из большего набора данных. Очень важно убедиться, что тестовый набор отделен от обучающего набора, поскольку тестовый набор используется для оценки способности модели понимать новые, невидимые данные. Его цель — оценить, насколько хорошо модель будет работать с новыми данными, которых она раньше не видела.

Машинное обучение имеет дело с двумя методами: контролируемое и неконтролируемое обучение. Обучение с учителем включает в себя обучение модели с использованием помеченных данных. Помеченные данные — это тип данных, которые были помечены одной или несколькими метками для идентификации определенных свойств или поведения. Таким образом, в методе обучения с учителем модель имеет входные функции вместе с выходной меткой. Но техника неконтролируемого обучения обучается с использованием неразмеченных данных. Модель имеет входные метки, но не имеет выходных меток. Они обучены идентифицировать закономерности без ярлыков. Для неконтролируемого обучения доступно больше данных, поскольку они не помечены.

Что такое полуконтролируемое обучение?

Итак, теперь мы знаем, что такое контролируемое и неконтролируемое обучение. Но контролируемое и неконтролируемое обучение имеет некоторые недостатки. Обучение с учителем требует большого количества размеченных данных и утомительно. Кроме того, он дает правильный вывод для обученных данных, но плохо работает с новыми и невидимыми данными. Неконтролируемую оценку эффективности обучения трудно понять, поскольку нет выходной метки. Вышеуказанные недостатки были основной причиной создания обучения с полуучителем. Он использует комбинацию как неконтролируемых, так и контролируемых методов обучения. Поэтому он считается гибридным методом.

В методе обучения с полуучителем используется комбинация размеченных и неразмеченных данных для обучения модели, и основная цель состоит в том, чтобы повысить точность и уменьшить количество размеченных данных для обучения модели. Для обучения модели требуется небольшой объем размеченных данных и большой объем неразмеченных данных. Поскольку он использует комбинацию обоих, это лучший метод.

Предположения, за которыми следуют полуконтролируемые методы обучения

Когда задействованы немаркированные данные, они должны быть каким-то образом связаны с данными. Для этого делаются определенные допущения, и они-

Предположение о непрерывности. Предположение о непрерывности утверждает, что точки, расположенные близко друг к другу, в основном имеют одинаковую метку. Это же предположение используется и в обучении с учителем. При использовании этого предположения создаются понятные границы решений.
Предположение о кластерах. В этом предположении данные делятся на дискретные кластеры. Точки данных, находящиеся в одном кластере, имеют ту же метку, что и выходные данные. Это предположение играет очень важную роль в алгоритмах кластеризации. Это также считается частным случаем предположения о непрерывности.
Предположение о многообразии. Предположение о многообразии утверждает, что многомерные данные лежат на низкоразмерном многообразии. Предположение о многообразии используется для распознавания изображений и речи, когда данные высокой размерности могут быть представлены в виде структуры низкой размерности.

Какие существуют методы полуконтролируемого обучения?

Существуют различные методы полуконтролируемого обучения, и они заключаются в следующем:

Псевдомаркировка. Это один из методов, используемых в полуконтролируемом обучении. Сначала модель обучается на размеченных данных. Обученная модель делает прогнозы на неразмеченных данных. Теперь модель снова переобучается с помеченными и псевдопомеченными наборами данных. Их называют псевдометками, поскольку они генерируются на схожих моделях данных. Это хороший способ использовать неразмеченные данные и увеличить количество неразмеченных данных для обучения.
Самообучение. Самообучение — это процесс, при котором модель обучается с использованием небольшого помеченного набора данных и использует его для прогнозирования больших неразмеченных данных. Генерируются псевдометки на основе исходного набора данных с метками. Модель выбирает наиболее достоверные прогнозы и добавляет их в помеченный набор данных. Аналогично, этот процесс повторяется.
Совместное обучение. Как следует из названия, совместное обучение включает в себя обучение двух или более моделей на разных подмножествах данных. Как и в случае с двумя другими методами, доступно лишь небольшое количество данных. Он содержит два классификатора, основанных на двух представлениях. Прогнозы двух отдельных классификаторов объединяются для получения одного результата. Одним из недостатков может быть наличие нескольких представлений, которые могут быть недоступны постоянно.
Обучение с несколькими представлениями. Это полууправляемый метод обучения, в котором можно создать несколько представлений одного и того же для обучения модели. Он работает по тому принципу, что различные представления могут отображать различные аспекты данных. Таким образом, можно повысить точность модели.

Применение методов полуконтролируемого обучения

Методы полуконтролируемого обучения имеют широкий спектр применений.

Обнаружение аномалий. Для обнаружения аномалий можно использовать полуконтролируемые методы обучения. Он касается выявления точек данных, которые значительно отличаются от остальных. Небольшой объем размеченных данных используется для обучения модели, а неразмеченные данные используются для обнаружения присутствующих аномалий. Он в основном используется для обнаружения мошенничества, медицинской диагностики и т. д.
Анализ речи. Методы полуконтролируемого обучения могут использоваться для анализа речи. Он занимается такими задачами, как обнаружение и идентификация речи. Поскольку он основан на методе полуконтролируемого обучения, он сначала включает обучение модели с помеченными данными, а затем использование неразмеченных данных для прогнозирования. Для этого можно использовать совместное обучение или самообучение.
Классификация интернет-контента. Маркировка каждой веб-страницы — утомительный процесс, так как существуют миллиарды веб-сайтов. Процесс потребует много ручной работы. Чтобы упростить этот процесс, поисковые системы используют полуконтролируемые методы обучения для маркировки и ранжирования.
Классификация белковой последовательности. Поскольку нити ДНК очень большие, это требует значительного вмешательства человека. Его можно использовать для идентификации новых белковых структур.
Банковское дело. Его можно использовать в банковской сфере для обнаружения мошенничества, оценки кредитного риска и т. д. Его можно использовать для выявления мошеннических транзакций путем соответствующего обучения модели.
Классификация изображений и текста. Используется для классификации изображений и текстовых документов, не требуя ручной маркировки. Таким образом, большое количество данных может быть классифицировано с использованием одного и того же.

Преимущества методов обучения с полуучителем

Повышенная точность.Поскольку метод полуконтролируемого обучения использует размеченные и неразмеченные данные, точность может быть повышена.
Снижение стоимости маркировки.Процесс маркировки утомителен и дорог, но с помощью частично контролируемого обучения мы можем использовать комбинацию контролируемых и неконтролируемых методов обучения, чтобы снизить стоимость маркировки.
Использование как размеченных, так и неразмеченных данных. Поскольку метод полуконтролируемого обучения имеет дело с использованием размеченных и неразмеченных данных, его можно считать эффективным использованием данных.

Недостатки методов обучения с полуучителем

Надежность не на 100 %. Поскольку полуконтролируемое обучение основано на прогнозах, оно может быть не полностью надежным. Возможны и ошибки.
Выбор неразмеченных данных. Очень важно выбрать правильные неразмеченные данные, так как это может снизить производительность модели.
Точная маркировка. Для наборов данных с метками важно правильно их маркировать. Для этого требуются квалифицированные дата-инженеры.

Заключение

Техника обучения с полуучителем также является одной из популярных техник программирования, которая находится между методами обучения с учителем и без учителя. Некоторые из широко используемых полуконтролируемых методов включают псевдомаркировку, самообучение, совместное обучение, обучение с несколькими представлениями и т. д.

Эти методы имеют свои преимущества и недостатки, и выбор подходящего метода для данной проблемы имеет решающее значение. Методы обучения с полуучителем имеют различные применения в классификации изображений и текста, обработке естественного языка, распознавании речи и т. д. Таким образом, метод обучения с полуучителем является эффективным способом устранения недостатков методов обучения с учителем и без учителя и появился как замечательный вариант.

Методы обучения с полуучителем и их применение в машинном обучении