Жарым көзөмөлдөгү окутуу бул машинаны үйрөнүү парадигмасы, ал моделдерди үйрөтүү үчүн белгиленген жана белгиленбеген маалыматтарды колдонот. Көпчүлүк реалдуу сценарийлерде белгиленген маалыматтарды алуу кымбат болушу мүмкүн, көп убакытты талап кылат же ар кандай чектөөлөрдөн улам кыйынга турат. Белгисиз маалыматтар, тескерисинче, көбүнчө көп жана алуу оңой. Жарым көзөмөлдөгү окутуу моделдин иштешин жакшыртуу үчүн эки типтеги маалыматтардын бардыгын колдонууга багытталган.
Белгиленген жана белгиленбеген маалыматтарды колдонуу
- Белгиленген жана белгиленбеген маалыматтарды айкалыштыруу: Негизги принцип энбелгиленген берилиштердин кичирээк топтомун жана энбелгисиз маалыматтардын чоңураак топтомун колдонуу менен моделди үйрөтүүнү камтыйт. Белгиленген маалыматтар белгилүү натыйжалары бар конкреттүү мисалдарды берүү менен моделди үйрөнүүгө жетекчилик кылууга жардам берет, ал эми белгиленбеген маалыматтар моделдин негизги маалыматтардын бөлүштүрүлүшүн түшүнүүгө көмөктөшөт жана аны жакшыраак жалпылоого жардам берет.
Жарым көзөмөлдөнгөн алгоритмдер адатта эки негизги жолдун биринде иштешет:
-
Өзүн-өзү окутуу/Ко-тренинг: Бул ыкмалар ошол маалыматтар боюнча моделдин болжолдоолорун колдонуп, энбелгисиз берилиштерди итеративдик түрдө белгилейт жана андан кийин кеңейтилген энбелгиленген берилиштер жыйындысы менен моделди кайра үйрөтөт.
-
Графка негизделген методдор: Алар маалыматтардын графикалык көрүнүшүн түзүшөт, мында түйүндөр инстанцияларды, ал эми четтери мамилелерди билдирет. Бул алгоритмдер энбелгилерди энбелгиленгенден белгиленбеген инстанцияларга жайылтуу үчүн графиктин структурасын колдонушат.
Артыкчылыктар
-
Белгиленген маалыматтарга көз карандылыктын азайышы: Жарым көзөмөлдөгү окутуу энбелгиленген маалыматтардын чоң көлөмүнө болгон муктаждыкты кыйла азайтып, маркировкалоо ресурстарды көп талап кылган сценарийлерде аны үнөмдүү жана практикалык кылат.
-
Жакшыртылган жалпылоо: Белгисиз маалыматтарды колдонуу көбүнчө көрүнбөгөн мисалдарга жакшыраак жалпылоо менен бекем моделдерди түзүүгө жардам берет. Модель маалыматтардын негизги бөлүштүрүлүшүн тереңирээк түшүнөт.
Кыйынчылыктар жана ойлор
-
Белгиленбеген маалыматтардын сапаты: Белгиленбеген маалыматтарда ызы-чуу, четтөөлөр же тиешеси жок маалымат камтылышы мүмкүн, алар туура иштетилбесе, моделдин иштешине таасир этиши мүмкүн.
-
Маалыматтарды бөлүштүрүү жөнүндө божомолдор: Жарым көзөмөлдөгү методдор көбүнчө маалыматтардын негизги бөлүштүрүлүшү жөнүндөгү божомолдорго таянат. Бул божомолдор аткарылбаса, анда ал оптималдуу натыйжаларга алып келиши мүмкүн.
-
Моделдин кыйшаюусу: Модель белгиленбеген маалыматтарда орун алган, анын болжолдоолоруна жана жалпылоосуна таасир этүүчү кыйшаюуларды мурастап алышы мүмкүн.
-
Алгоритмдин татаалдыгы: Жарым көзөмөлдөнгөн алгоритмдерди ишке ашыруу көзөмөлдөгү окутуу ыкмаларына салыштырмалуу көбүрөөк эсептөө ресурстарын жана тууралоону талап кылышы мүмкүн.
Колдонуу
Жарым көзөмөлдөгү окутуу төмөнкүдөй сценарийлерде жаркырап турат:
-
Белгиленген маалыматтар (мисалы, аннотацияланган сүрөттөр) чектелген медициналык сүрөт.
-
Табигый тилди иштетүү тапшырмалары, анда энбелгиленген текст маалыматтарын алуу кымбатка турат.
-
Аномалиялар сейрек кездешүүчү аномалияларды аныктоо жана белгиленген учурларды алуу кыйынга турат.
Жарым көзөмөлдөгү окутуу энбелгисиз маалыматтарды колдонуу менен баалуу артыкчылыктарды сунуш кылганы менен, анын ийгилиги энбелгисиз жеткиликтүү маалыматтардын санына жана сапатына, тандалган алгоритмдин ылайыктуулугуна жана реалдуу маалыматтарды бөлүштүрүү менен божомолдордун шайкештигине көз каранды. Бул кыйынчылыктарды натыйжалуу чечүү, өзгөчө белгиленген маалыматтар аз же кымбат болгон сценарийлерде, моделдин иштешинин олуттуу жакшырышына алып келиши мүмкүн.
