ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับในการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล

การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมดูแล คือกระบวนทัศน์แมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ประโยชน์จาก ข้อมูลทั้งแบบมีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับ เพื่อฝึกโมเดล ในสถานการณ์จริงส่วนใหญ่ การได้มาซึ่งข้อมูลที่ติดป้ายกำกับอาจมีราคาแพง ใช้เวลานาน หรือเพียงแค่ยากเนื่องจากข้อจำกัดต่างๆ ในทางกลับกัน ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ มักจะ มีมากมายกว่าและได้ง่ายกว่า การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนมุ่งหวังที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลทั้งสองประเภทให้เกิดประโยชน์สูงสุดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล

การใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับ

• การรวมข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับ: หลักการพื้นฐานเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับขนาดเล็กพร้อมกับชุดข้อมูลที่ไม่ติดป้ายกำกับที่ใหญ่ขึ้น ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจะช่วยชี้แนะการเรียนรู้ของโมเดลโดยการจัดเตรียมตัวอย่างเฉพาะพร้อมผลลัพธ์ที่ทราบ ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับมีส่วนช่วยให้โมเดลเข้าใจการกระจายข้อมูลพื้นฐาน และช่วยให้สรุปได้ดีขึ้น

โดยทั่วไปอัลกอริทึมแบบกึ่งกำกับดูแลจะดำเนินการด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งจากสองวิธีหลัก:

• การฝึกอบรมด้วยตนเอง/การฝึกอบรมร่วม: วิธีการเหล่านี้จะติดป้ายกำกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับซ้ำๆ โดยใช้การคาดการณ์ของโมเดลกับข้อมูลนั้น จากนั้นฝึกโมเดลใหม่ด้วยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับแบบขยาย

• วิธีการที่ใช้กราฟ: สร้างการแสดงกราฟของข้อมูล โดยที่โหนดแสดงถึงอินสแตนซ์ และ Edge แสดงถึงความสัมพันธ์ อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้โครงสร้างของกราฟเพื่อเผยแพร่ป้ายกำกับจากอินสแตนซ์ที่มีป้ายกำกับไปยังอินสแตนซ์ที่ไม่มีป้ายกำกับ

ข้อดี

• ลดการพึ่งพาข้อมูลที่มีป้ายกำกับ: การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแลสามารถลดความต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากได้อย่างมาก ทำให้คุ้มค่าและใช้งานได้จริงในสถานการณ์ที่การติดป้ายกำกับต้องใช้ทรัพยากรมาก

• ลักษณะทั่วไปที่ได้รับการปรับปรุง: การใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับมักจะช่วยในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น พร้อมลักษณะทั่วไปที่ดีกว่าสำหรับตัวอย่างที่มองไม่เห็น โมเดลนี้มีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการกระจายข้อมูลพื้นฐาน

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

• คุณภาพของข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ: ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับอาจมีสัญญาณรบกวน ค่าผิดปกติ หรือข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ซึ่งอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลหากไม่ได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม

• สมมติฐานเกี่ยวกับการกระจายข้อมูล: วิธีการกึ่งกำกับดูแลมักจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานเกี่ยวกับการกระจายข้อมูลพื้นฐาน หากสมมติฐานเหล่านี้ไม่เป็นไปตามนั้น อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจได้

• อคติของโมเดล: โมเดลอาจสืบทอดอคติที่มีอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งส่งผลต่อการคาดการณ์และลักษณะทั่วไป

• ความซับซ้อนของอัลกอริทึม: การใช้อัลกอริธึมแบบกึ่งกำกับดูแลอาจต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณและการปรับแต่งมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล

การบังคับใช้

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนจะโดดเด่นในสถานการณ์เช่น:

• การสร้างภาพทางการแพทย์ โดยที่ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (เช่น ภาพที่มีคำอธิบายประกอบ) มีจำนวนจำกัด

• งานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่การรับข้อมูลข้อความที่มีป้ายกำกับมีค่าใช้จ่ายสูง

• การตรวจจับความผิดปกติซึ่งความผิดปกติเกิดขึ้นได้ยากและการได้รับอินสแตนซ์ที่มีป้ายกำกับนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย

แม้ว่าการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนจะให้ข้อได้เปรียบที่มีคุณค่าโดยการใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ความสำเร็จนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่มีอยู่ ความเหมาะสมของอัลกอริทึมที่เลือก และความเข้ากันได้ของสมมติฐานกับการกระจายข้อมูลจริง การจัดการกับความท้าทายเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหายากหรือมีราคาแพง