Yarı denetimli öğrenme, modelleri eğitmek için hem etiketli hem de etiketsiz verilerden yararlanan bir makine öğrenimi paradigmasıdır. Gerçek dünya senaryolarının çoğunda, etiketli verileri elde etmek pahalı olabilir, zaman alıcı olabilir veya çeşitli kısıtlamalar nedeniyle basitçe zor olabilir. Öte yandan, etiketlenmemiş veriler genellikle daha bol ve elde edilmesi daha kolaydır. Yarı denetimli öğrenme, model performansını artırmak için her iki veri türünden de en iyi şekilde yararlanmayı amaçlamaktadır.
Etiketli ve Etiketsiz Verileri Kullanma
- Etiketlenmiş ve Etiketlenmemiş Verileri Birleştirme: Temel prensip, daha küçük bir etiketli veri kümesinin yanı sıra daha büyük bir etiketsiz veri kümesi kullanarak bir modelin eğitilmesini içerir. Etiketlenmiş veriler, bilinen sonuçlara sahip belirli örnekler sağlayarak modelin öğrenmesine rehberlik etmeye yardımcı olurken, etiketlenmemiş veriler ise modelin temeldeki veri dağılımını anlamasına katkıda bulunur ve daha iyi genelleştirilmesine yardımcı olur.
Yarı Denetimli Algoritmalar genellikle iki ana yoldan biriyle çalışır:
-
Kendi kendine eğitim/Ortak eğitim: Bu yöntemler, modelin bu verilere ilişkin tahminlerini kullanarak etiketlenmemiş verileri yinelemeli olarak etiketler ve ardından modeli genişletilmiş etiketli veri kümesiyle yeniden eğitir.
-
Grafik tabanlı yöntemler: Düğümlerin örnekleri, kenarların ise ilişkileri temsil ettiği, verilerin grafik temsilini oluştururlar. Bu algoritmalar, etiketleri etiketli örneklerden etiketsiz örneklere yaymak için grafiğin yapısını kullanır.
Avantajları
-
Etiketlenmiş Verilere Daha Az Güven: Yarı denetimli öğrenme, büyük miktarda etiketli veriye olan ihtiyacı önemli ölçüde azaltabilir ve etiketlemenin kaynak yoğun olduğu senaryolarda bunu uygun maliyetli ve pratik hale getirebilir.
-
Gelişmiş Genelleme: Etiketlenmemiş verilerden yararlanmak, genellikle görünmeyen örneklere daha iyi genelleme sağlayan daha sağlam modeller oluşturmaya yardımcı olur. Model, temeldeki veri dağılımına ilişkin daha derin bir anlayış kazanır.
Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
-
Etiketlenmemiş Verilerin Kalitesi: Etiketlenmemiş veriler parazit, aykırı değerler veya alakasız bilgiler içerebilir; bunlar, düzgün şekilde işlenmediği takdirde modelin performansını etkileyebilir.
-
Veri Dağıtımına İlişkin Varsayımlar: Yarı denetimli yöntemler genellikle temeldeki veri dağıtımına ilişkin varsayımlara dayanır. Bu varsayımlar geçerli değilse, optimal olmayan sonuçlara yol açabilir.
-
Model Önyargısı: Model, etiketlenmemiş verilerde mevcut önyargıları devralarak tahminlerini ve genellemesini etkileyebilir.
-
Algoritma Karmaşıklığı: Yarı denetimli algoritmaların uygulanması, denetimli öğrenme yöntemlerine kıyasla daha fazla hesaplama kaynağı ve ayarlama gerektirebilir.
Uygulanabilirlik
Yarı denetimli öğrenme aşağıdaki gibi senaryolarda öne çıkar:
-
Etiketli verilerin (örn. açıklamalı görüntüler) sınırlı olduğu tıbbi görüntüleme.
-
Etiketli metin verilerinin elde edilmesinin maliyetli olduğu doğal dil işleme görevleri.
-
Anormalliklerin nadir olduğu ve etiketlenmiş örneklerin elde edilmesinin zor olduğu durumlarda anormallik tespiti.
Yarı denetimli öğrenme, etiketlenmemiş verileri kullanarak değerli avantajlar sunarken, başarısı büyük ölçüde mevcut etiketsiz verilerin kalitesine ve miktarına, seçilen algoritmanın uygunluğuna ve varsayımların gerçek veri dağılımıyla uyumluluğuna bağlıdır. Bu zorlukların etkili bir şekilde ele alınması, özellikle etiketli verilerin kıt veya pahalı olduğu senaryolarda model performansında önemli gelişmelere yol açabilir.
