A aprendizaxe semisupervisada é un paradigma de aprendizaxe automática que aproveita datos etiquetados e sen etiquetar para adestrar modelos. Na maioría dos escenarios do mundo real, adquirir datos etiquetados pode ser caro, lento ou simplemente difícil debido a varias limitacións. Os datos sen etiquetar, por outra banda, adoitan ser máis abundantes e máis fáciles de obter. A aprendizaxe semisupervisada ten como obxectivo aproveitar ao máximo ambos tipos de datos para mellorar o rendemento do modelo.
Utilizando datos etiquetados e sen etiquetas
- Combinación de datos etiquetados e sen etiquetas: o principio básico consiste en adestrar un modelo utilizando un conxunto máis pequeno de datos etiquetados xunto cun conxunto maior de datos sen etiquetar. Os datos etiquetados axudan a guiar a aprendizaxe do modelo proporcionando exemplos específicos con resultados coñecidos, mentres que os datos sen etiquetas contribúen a que o modelo comprenda a distribución de datos subxacente e axúdano a xeneralizar mellor.
Os algoritmos semisupervisados normalmente funcionan dunha das dúas formas principais:
-
Autoformación/Coformación: estes métodos etiquetan de forma iterativa os datos sen etiquetas utilizando as predicións do modelo sobre eses datos e, a continuación, volve adestrar o modelo co conxunto de datos etiquetado expandido.
-
Métodos baseados en gráficos: crean unha representación gráfica dos datos, onde os nós representan instancias e as beiras denotan relacións. Estes algoritmos usan a estrutura do gráfico para propagar as etiquetas de instancias etiquetadas a non etiquetadas.
Vantaxes
-
Redución da dependencia dos datos etiquetados: a aprendizaxe semisupervisada pode diminuír significativamente a necesidade de grandes cantidades de datos etiquetados, polo que é rendible e práctico en escenarios nos que a etiquetaxe require un uso intensivo de recursos.
-
Xeneralización mellorada: o aproveitamento dos datos sen etiquetas a miúdo axuda a crear modelos máis robustos cunha mellor xeneralización para exemplos non vistos. O modelo obtén unha comprensión máis profunda da distribución de datos subxacente.
Retos e consideracións
-
Calidade dos datos sen etiquetar: os datos sen etiquetar poden conter ruído, valores atípicos ou información irrelevante, que poden afectar o rendemento do modelo se non se manexan correctamente.
-
Suposicións sobre a distribución de datos: os métodos semisupervisados adoitan depender de suposicións sobre a distribución de datos subxacente. Se estas suposicións non se manteñen, pode levar a resultados subóptimos.
-
Sesgo do modelo: o modelo pode herdar sesgos presentes nos datos sen etiquetar, afectando as súas predicións e xeneralización.
-
Complexidade do algoritmo: a implementación de algoritmos semisupervisados pode requirir máis recursos computacionais e axustes en comparación cos métodos de aprendizaxe supervisados.
Aplicabilidade
A aprendizaxe semisupervisada brilla en escenarios como:
-
Imaxe médica, onde os datos etiquetados (por exemplo, imaxes anotadas) son limitados.
-
Tarefas de procesamento da linguaxe natural onde a adquisición de datos de texto etiquetados é custosa.
-
Detección de anomalías onde as anomalías son raras e a obtención de instancias etiquetadas é un reto.
Aínda que a aprendizaxe semisupervisada ofrece valiosas vantaxes ao facer uso de datos sen etiquetar, o seu éxito depende en gran medida da calidade e cantidade de datos sen etiquetar dispoñibles, da idoneidade do algoritmo elixido e da compatibilidade das hipóteses coa distribución real de datos. Manexar estes desafíos con eficacia pode levar a melloras significativas no rendemento do modelo, especialmente en escenarios nos que os datos etiquetados son escasos ou caros.
