Semi-gesuperviseerd leren is een machine learning-paradigma dat gebruik maakt van zowel gelabelde als ongelabelde gegevens om modellen te trainen. In de meeste praktijkscenario's kan het verwerven van gelabelde gegevens duur, tijdrovend of eenvoudigweg moeilijk zijn vanwege verschillende beperkingen. Niet-gelabelde gegevens zijn daarentegen vaak overvloediger en gemakkelijker te verkrijgen. Semi-gecontroleerd leren heeft tot doel het beste uit beide soorten gegevens te halen om de modelprestaties te verbeteren.
Gebruik van gelabelde en ongelabelde gegevens
- Het combineren van gelabelde en niet-gelabelde gegevens: het basisprincipe omvat het trainen van een model met behulp van een kleinere set gelabelde gegevens samen met een grotere set ongelabelde gegevens. De gelabelde gegevens helpen het leerproces van het model te begeleiden door specifieke voorbeelden te bieden met bekende uitkomsten, terwijl de niet-gelabelde gegevens bijdragen aan het begrip van het model van de onderliggende gegevensdistributie en het helpen beter te generaliseren.
Semi-gecontroleerde algoritmen werken doorgaans op een van de volgende twee manieren:
-
Zelftraining/co-training: deze methoden labelen iteratief niet-gelabelde gegevens met behulp van de voorspellingen van het model voor die gegevens en trainen het model vervolgens opnieuw met de uitgebreide gelabelde dataset.
-
Op grafieken gebaseerde methoden: ze creëren een grafische weergave van de gegevens, waarbij knooppunten instanties vertegenwoordigen en randen relaties aanduiden. Deze algoritmen gebruiken de structuur van de grafiek om labels door te geven van gelabelde naar niet-gelabelde instanties.
Voordelen
-
Verminderde afhankelijkheid van gelabelde gegevens: semi-gecontroleerd leren kan de behoefte aan grote hoeveelheden gelabelde gegevens aanzienlijk verminderen, waardoor het kosteneffectief en praktisch wordt in scenario's waarin het labelen veel middelen vergt.
-
Verbeterde generalisatie: het gebruik van niet-gelabelde gegevens helpt vaak bij het creëren van robuustere modellen met betere generalisatie naar onzichtbare voorbeelden. Het model geeft een dieper inzicht in de onderliggende datadistributie.
Uitdagingen en overwegingen
-
Kwaliteit van niet-gelabelde gegevens: niet-gelabelde gegevens kunnen ruis, uitschieters of irrelevante informatie bevatten, die de prestaties van het model kunnen beïnvloeden als ze niet op de juiste manier worden verwerkt.
-
Aannames over gegevensdistributie: semi-gecontroleerde methoden zijn vaak gebaseerd op aannames over de onderliggende gegevensdistributie. Als deze aannames niet kloppen, kan dit tot suboptimale resultaten leiden.
-
Modelbias: het model kan mogelijk vooroordelen overerven die aanwezig zijn in de niet-gelabelde gegevens, wat van invloed is op de voorspellingen en generalisatie ervan.
-
Algoritmecomplexiteit: het implementeren van semi-gecontroleerde algoritmen vereist mogelijk meer computerbronnen en afstemming in vergelijking met begeleide leermethoden.
Toepasbaarheid
Semi-onder toezicht leren schittert in scenario's als:
-
Medische beeldvorming, waarbij gelabelde gegevens (bijvoorbeeld geannoteerde afbeeldingen) beperkt zijn.
-
Natuurlijke taalverwerkingstaken waarbij het verkrijgen van gelabelde tekstgegevens kostbaar is.
-
Anomaliedetectie waarbij afwijkingen zeldzaam zijn en het verkrijgen van gelabelde exemplaren een uitdaging is.
Hoewel semi-gecontroleerd leren waardevolle voordelen biedt door gebruik te maken van ongelabelde data, hangt het succes ervan sterk af van de kwaliteit en kwantiteit van de beschikbare ongelabelde data, de geschiktheid van het gekozen algoritme en de compatibiliteit van aannames met de echte datadistributie. Het effectief omgaan met deze uitdagingen kan leiden tot aanzienlijke verbeteringen in de modelprestaties, vooral in scenario's waarin gelabelde gegevens schaars of duur zijn.
