Yarı nəzarətli öyrənmə modelləri öyrətmək üçün hem etiketli, həm də etiketsiz datadan istifadə edən maşın öyrənməsi paradiqmasıdır. Əksər real dünya ssenarilərində etiketli məlumatların əldə edilməsi bahalı ola bilər, vaxt aparan və ya müxtəlif məhdudiyyətlərə görə sadəcə çətin ola bilər. Etiketlənməmiş məlumatlar, əksinə, çox vaxt daha bol və əldə etmək daha asan olur. Yarı nəzarətli təlim model performansını yaxşılaşdırmaq üçün hər iki məlumat növündən maksimum istifadə etməyi hədəfləyir.
Etiketli və etiketsiz verilənlərdən istifadə
- Etiketli və Etiketsiz Məlumatların Birləşdirilməsi: Əsas prinsip daha böyük etiketlənməmiş verilənlər dəsti ilə birlikdə daha kiçik etiketli verilənlər toplusundan istifadə edərək modeli öyrətməyi nəzərdə tutur. Etiketlənmiş məlumatlar, məlum nəticələrlə xüsusi nümunələr təqdim etməklə modelin öyrənilməsinə rəhbərlik etməyə kömək edir, etiketlənməmiş məlumatlar isə modelin əsas məlumat paylanmasını başa düşməsinə kömək edir və daha yaxşı ümumiləşdirməyə kömək edir.
Yarı Nəzarət Alqoritmləri adətən iki əsas üsuldan birində işləyir:
-
Özünütəlim/Birgə təlim: Bu üsullar modelin həmin data üzrə proqnozlarından istifadə edərək etiketlənməmiş məlumatları iterativ şəkildə etiketləyir və sonra genişləndirilmiş etiketli verilənlər toplusu ilə modeli yenidən hazırlayır.
-
Qrafik əsaslı metodlar: Onlar verilənlərin qrafik təsvirini yaradırlar, burada qovşaqlar nümunələri, kənarlar isə əlaqələri bildirir. Bu alqoritmlər etiketləri etiketlidən etiketsiz nümunələrə yaymaq üçün qrafikin strukturundan istifadə edir.
Üstünlüklər
-
Etiketli Məlumatlara Etibarlılığın Azaldılması: Yarım nəzarət altında olan öyrənmə böyük həcmdə etiketlənmiş məlumatlara ehtiyacı əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilər, etiketləmənin resurs tələb etdiyi ssenarilərdə onu qənaətcil və praktik edir.
-
Təkmilləşdirilmiş Ümumiləşdirmə: Etiketsiz məlumatlardan istifadə çox vaxt görünməmiş nümunələrə daha yaxşı ümumiləşdirmə ilə daha möhkəm modellər yaratmağa kömək edir. Model məlumatların əsas paylanması haqqında daha dərindən anlayış əldə edir.
Problemlər və Mülahizələr
-
Etiketlənməmiş Məlumatın Keyfiyyəti: Etiketsiz məlumatda səs-küy, kənar göstəricilər və ya uyğun olmayan məlumatlar ola bilər ki, bu da düzgün idarə olunmazsa, modelin performansına təsir edə bilər.
-
Məlumatların paylanması ilə bağlı fərziyyələr: Yarı nəzarət edilən metodlar çox vaxt əsas məlumatların paylanması ilə bağlı fərziyyələrə əsaslanır. Bu fərziyyələr özünü doğrultmasa, bu, optimal olmayan nəticələrə səbəb ola bilər.
-
Model qərəzi: Model, etiketlənməmiş məlumatlarda mövcud olan qərəzləri potensial olaraq miras ala bilər, onun proqnozlarına və ümumiləşdirilməsinə təsir göstərir.
-
Alqoritm Mürəkkəbliyi: Yarı nəzarət edilən alqoritmlərin həyata keçirilməsi nəzarət edilən öyrənmə metodları ilə müqayisədə daha çox hesablama resursları və sazlama tələb edə bilər.
Uyğunluq
Yarı nəzarətli öyrənmə aşağıdakı ssenarilərdə parlayır:
-
Etiketli məlumatların (məsələn, şərh edilmiş şəkillər) məhdud olduğu tibbi görüntüləmə.
-
Etiketli mətn məlumatlarının əldə edilməsinin baha başa gəldiyi təbii dil emal tapşırıqları.
-
Anomaliyaların nadir olduğu yerlərdə anomaliyaların aşkarlanması və etiketlənmiş nümunələrin əldə edilməsi çətin olur.
Yarım nəzarətli öyrənmə etiketlənməmiş məlumatlardan istifadə etməklə dəyərli üstünlüklər təqdim etsə də, onun müvəffəqiyyəti böyük ölçüdə mövcud etiketsiz məlumatların keyfiyyət və kəmiyyətindən, seçilmiş alqoritmin uyğunluğundan və real məlumatların paylanması ilə fərziyyələrin uyğunluğundan asılıdır. Bu problemlərin effektiv idarə edilməsi, xüsusilə etiketli məlumatların az və ya bahalı olduğu ssenarilərdə model performansında əhəmiyyətli təkmilləşdirmələrə səbəb ola bilər.
