Verstehen Sie halbüberwachtes Lernen und wie es funktioniert

Halbüberwachtes Lernen nutzt beschriftete und unbeschriftete Daten und ist eine Hybridtechnik aus überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen.

Die Kernidee des halbüberwachten Lernens besteht darin, unterschiedliche Verarbeitungen durchzuführen, je nachdem, ob die Daten Etiketten haben. Für gekennzeichnete Daten verwendet der Algorithmus herkömmliche Methoden des überwachten Lernens, um die Modellgewichte zu aktualisieren. Bei unbeschrifteten Daten lernt der Algorithmus, indem er den Unterschied in den Vorhersagen zwischen anderen ähnlichen Trainingsbeispielen minimiert. Diese Methode kann die Informationen unbeschrifteter Daten vollständig nutzen und die Leistung des Modells verbessern.

Die Beziehung zwischen halbüberwachtem Lernen, überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen

Überwachtes Training reduziert den durchschnittlichen Unterschied zwischen vorhergesagten Werten und Beschriftungen durch Aktualisierung der Modellgewichte. Bei begrenzten beschrifteten Daten kann dieser Ansatz jedoch möglicherweise eine Entscheidungsgrenze finden, die für die beschrifteten Punkte, aber nicht für die gesamte Datenverteilung gültig ist.

Unüberwachtes Lernen versucht, ähnliche Datenpunkte zu gruppieren, aber ohne Label-Anleitung findet der Algorithmus möglicherweise suboptimale Cluster.

Daher kann es sein, dass überwachtes und unüberwachtes Lernen nicht die erwarteten Ergebnisse erzielt, wenn nicht genügend gekennzeichnete Daten vorhanden sind oder wenn schwierige Clustering-Einstellungen vorliegen. Beim halbüberwachten Lernen werden jedoch sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Daten verwendet. Die beschrifteten Daten bilden die Grundlage für Modellvorhersagen und verleihen dem Lernproblem Struktur, indem sie Klassen und Cluster identifizieren.

Unbeschriftete Daten liefern Kontext und setzen das Modell so vielen Daten wie möglich aus, um die Modellverteilung genauer abzuschätzen. Mit gekennzeichneten und unbeschrifteten Daten können genauere und belastbarere Modelle trainiert werden.

Halbüberwachtes maschinelles Lernen ist eine Kombination aus überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen. Es verwendet kleine Mengen gekennzeichneter Daten und große Mengen unbeschrifteter Daten und bietet so die Vorteile des unbeaufsichtigten und überwachten Lernens, vermeidet jedoch die Herausforderung, große Mengen gekennzeichneter Daten zu finden. Dies bedeutet, dass Sie ein Modell trainieren können, um Daten zu kennzeichnen, ohne so viele gekennzeichnete Trainingsdaten zu verwenden.

So funktioniert halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen nutzt Pseudo-Labeling zum Trainieren des Modells und kombiniert viele neuronale Netzwerkmodelle und Trainingsmethoden.

Trainieren Sie das Modell wie beim überwachten Lernen mit einer kleinen Menge gekennzeichneter Trainingsdaten, bis das Modell gute Ergebnisse liefert. Dies wird dann mit dem unbeschrifteten Trainingsdatensatz verwendet, um die Ausgaben vorherzusagen. Beachten Sie, dass es sich bei diesen Ausgaben um Pseudobezeichnungen handelt.

Dann verknüpfen Sie die Labels in den gelabelten Trainingsdaten mit den oben genannten Pseudo-Labels. Verknüpfen Sie Dateneingaben aus beschrifteten Trainingsdaten mit Eingaben aus unbeschrifteten Daten.

Dann trainieren Sie das Modell auf die gleiche Weise wie den beschrifteten Satz, um Fehler zu reduzieren und die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerstehen Sie halbüberwachtes Lernen und wie es funktioniert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!