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Datos etiquetados y sin etiquetar en el aprendizaje semisupervisado

Aprendizaje semisupervisado
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El aprendizaje semisupervisado es un paradigma de aprendizaje automático que aprovecha datos etiquetados y no etiquetados para entrenar modelos. En la mayoría de los escenarios del mundo real, adquirir datos etiquetados puede ser costoso, consumir mucho tiempo o simplemente ser difícil debido a diversas limitaciones. Los datos sin etiquetar, por otro lado, suelen ser más abundantes y más fáciles de obtener. El aprendizaje semisupervisado tiene como objetivo aprovechar al máximo ambos tipos de datos para mejorar el rendimiento del modelo.

Utilización de datos etiquetados y sin etiquetar

  • Combinación de datos etiquetados y sin etiquetar: el principio básico implica entrenar un modelo utilizando un conjunto más pequeño de datos etiquetados junto con un conjunto más grande de datos sin etiquetar. Los datos etiquetados ayudan a guiar el aprendizaje del modelo al proporcionar ejemplos específicos con resultados conocidos, mientras que los datos no etiquetados contribuyen a la comprensión del modelo de la distribución de datos subyacente y lo ayudan a generalizar mejor.

Los algoritmos semisupervisados ​​normalmente funcionan de dos maneras principales:

  • Autoformación/Coformación: estos métodos etiquetan de forma iterativa datos sin etiquetar utilizando las predicciones del modelo sobre esos datos y luego vuelven a entrenar el modelo con el conjunto de datos etiquetados expandido.

  • Métodos basados ​​en gráficos: Crean una representación gráfica de los datos, donde los nodos representan instancias y los bordes denotan relaciones. Estos algoritmos utilizan la estructura del gráfico para propagar etiquetas desde instancias etiquetadas a instancias no etiquetadas.

Ventajas

  • Reducción de la dependencia de los datos etiquetados: el aprendizaje semisupervisado puede disminuir significativamente la necesidad de grandes cantidades de datos etiquetados, lo que lo hace rentable y práctico en escenarios donde el etiquetado requiere muchos recursos.

  • Generalización mejorada: aprovechar los datos sin etiquetar a menudo ayuda a crear modelos más sólidos con una mejor generalización a ejemplos invisibles. El modelo obtiene una comprensión más profunda de la distribución de datos subyacente.

Desafíos y consideraciones

  • Calidad de los datos sin etiquetar: los datos sin etiquetar pueden contener ruido, valores atípicos o información irrelevante, lo que puede afectar el rendimiento del modelo si no se maneja adecuadamente.

  • Supuestos sobre la distribución de datos: los métodos semisupervisados ​​a menudo se basan en supuestos sobre la distribución de datos subyacente. Si estos supuestos no se cumplen, se pueden obtener resultados subóptimos.

  • Sesgo del modelo: el modelo puede potencialmente heredar sesgos presentes en los datos sin etiquetar, lo que afecta sus predicciones y generalización.

  • Complejidad del algoritmo: la implementación de algoritmos semisupervisados ​​puede requerir más recursos computacionales y ajustes en comparación con los métodos de aprendizaje supervisados.

Aplicabilidad

El aprendizaje semisupervisado brilla en escenarios como:

  • Imágenes médicas, donde los datos etiquetados (por ejemplo, imágenes anotadas) son limitados.

  • Tareas de procesamiento del lenguaje natural en las que adquirir datos de texto etiquetados es costoso.

  • Detección de anomalías donde las anomalías son raras y obtener instancias etiquetadas es un desafío.

Si bien el aprendizaje semisupervisado ofrece valiosas ventajas al utilizar datos sin etiquetar, su éxito depende en gran medida de la calidad y cantidad de datos sin etiquetar disponibles, la idoneidad del algoritmo elegido y la compatibilidad de las suposiciones con la distribución de datos real. Manejar estos desafíos de manera efectiva puede conducir a mejoras significativas en el rendimiento del modelo, especialmente en escenarios donde los datos etiquetados son escasos o costosos.


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