Паўкантрольнае навучанне - гэта парадыгма машыннага навучання, якая выкарыстоўвае пазначаныя і непазначаныя даныя для навучання мадэляў. У большасці рэальных сцэнарыяў атрыманне пазначаных даных можа быць дарагім, займаць шмат часу або проста складаным з-за розных абмежаванняў. Непазначаныя даныя, з іншага боку, часта больш багатыя і лягчэй атрымаць. Часткова кантраляванае навучанне накіравана на максімальнае выкарыстанне абодвух тыпаў даных для павышэння прадукцыйнасці мадэлі.
Выкарыстанне пазначаных і не пазначаных дадзеных
- Спалучэнне пазначаных і не пазначаных даных: асноўны прынцып прадугледжвае навучанне мадэлі з выкарыстаннем меншага набору пазначаных даных разам з вялікім наборам не пазначаных даных. Пазначаныя даныя дапамагаюць накіраваць навучанне мадэлі, даючы канкрэтныя прыклады з вядомымі вынікамі, у той час як не пазначаныя даныя спрыяюць разуменню мадэллю базавага размеркавання даных і дапамагаюць лепш абагульняць.
Напаўкантраляваныя алгарытмы звычайна працуюць адным з двух асноўных спосабаў:
-
Самападрыхтоўка/Сумеснае навучанне: гэтыя метады ітэратыўна пазначаюць неадзначаныя даныя, выкарыстоўваючы прагнозы мадэлі на гэтых даных, а затым перавучваюць мадэль з дапамогай пашыранага пазначанага набору даных.
-
Графічныя метады: яны ствараюць графічнае прадстаўленне даных, дзе вузлы ўяўляюць асобнікі, а краю абазначаюць адносіны. Гэтыя алгарытмы выкарыстоўваюць структуру графа для распаўсюджвання метак ад пазначаных асобнікаў да непазначаных.
Перавагі
-
Паменшаная залежнасць ад маркіраваных даных: Напаўкантраляванае навучанне можа істотна паменшыць патрэбу ў вялікіх аб'ёмах маркіраваных даных, што робіць яго эканамічна эфектыўным і практычным у сцэнарыях, дзе маркіроўка патрабуе рэсурсаў.
-
Палепшанае абагульненне: выкарыстанне непазначаных даных часта дапамагае ствараць больш надзейныя мадэлі з лепшым абагульненнем нябачных прыкладаў. Мадэль дазваляе больш глыбока зразумець размеркаванне базавых даных.
Праблемы і меркаванні
-
Якасць немаркіраваных даных: немаркіраваныя даныя могуць утрымліваць шумы, выкіды або недарэчную інфармацыю, якая можа паўплываць на прадукцыйнасць мадэлі пры няправільным абыходжанні.
-
Здагадкі аб размеркаванні даных: напаўкантраляваныя метады часта абапіраюцца на здагадкі аб базавым размеркаванні даных. Калі гэтыя здагадкі не спраўдзяцца, гэта можа прывесці да неаптымальных вынікаў.
-
Зрушэнне мадэлі: мадэль патэнцыйна можа ўспадкаваць зрухі, прысутныя ў немаркіраваных даных, што ўплывае на яе прагнозы і абагульненне.
-
Складанасць алгарытму: укараненне часткова кантраляваных алгарытмаў можа запатрабаваць больш вылічальных рэсурсаў і налад у параўнанні з метадамі навучання пад кантролем.
Ужывальнасць
Часткова кантраляванае навучанне ззяе ў такіх сітуацыях, як:
-
Медыцынская візуалізацыя, дзе пазначаныя дадзеныя (напрыклад, анатаваныя выявы) абмежаваныя.
-
Задачы апрацоўкі натуральнай мовы, дзе атрыманне пазначаных тэкставых даных каштуе дорага.
-
Выяўленне анамалій там, дзе анамаліі рэдкія і атрымаць пазначаныя асобнікі з'яўляецца складанай задачай.
У той час як напаўкантраляванае навучанне дае каштоўныя перавагі, выкарыстоўваючы немаркіраваныя даныя, яго поспех у значнай ступені залежыць ад якасці і колькасці даступных немаркіраваных даных, прыдатнасці абранага алгарытму і сумяшчальнасці здагадак з рэальным размеркаваннем даных. Эфектыўная барацьба з гэтымі праблемамі можа прывесці да значнага паляпшэння прадукцыйнасці мадэлі, асабліва ў сцэнарыях, калі пазначаныя дадзеныя недастатковыя або дарагія.
