준지도 학습 및 작동 방식 이해

반지도 학습은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 활용하며 지도 학습과 비지도 학습의 하이브리드 기술입니다.

반지도 학습의 핵심 아이디어는 데이터에 레이블이 있는지 여부에 따라 다른 처리를 수행하는 것입니다. 레이블이 지정된 데이터의 경우 알고리즘은 기존 지도 학습 방법을 사용하여 모델 가중치를 업데이트합니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터의 경우 알고리즘은 다른 유사한 훈련 예제 간의 예측 차이를 최소화하여 학습합니다. 이 방법은 레이블이 없는 데이터의 정보를 최대한 활용하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

준지도 학습, 지도 학습, 비지도 학습의 관계

지도 학습은 모델 가중치를 업데이트하여 예측 값과 레이블 간의 평균 차이를 줄입니다. 그러나 레이블이 지정된 데이터가 제한된 경우 이 접근 방식은 레이블이 지정된 지점에는 유효하지만 전체 데이터 분포에는 유효하지 않은 결정 경계를 찾을 수 있습니다.

비지도 학습은 유사한 데이터 포인트를 함께 클러스터링하려고 시도하지만 레이블 지침이 없으면 알고리즘이 최적이 아닌 클러스터를 찾을 수 있습니다.

따라서 지도 학습과 비지도 학습은 레이블이 지정된 데이터가 충분하지 않거나 클러스터링 설정이 어려운 경우 예상한 결과를 얻지 못할 수 있습니다. 그러나 준지도 학습은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용합니다. 레이블이 있는 데이터는 모델 예측을 위한 기초를 제공하고 클래스와 클러스터를 식별하여 학습 문제에 구조를 추가합니다.

레이블이 지정되지 않은 데이터는 컨텍스트를 제공하고 모델 분포를 보다 정확하게 추정할 수 있도록 모델을 최대한 많은 데이터에 노출합니다. 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하면 보다 정확하고 탄력적인 모델을 교육할 수 있습니다.

반지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 조합입니다. 소량의 레이블이 있는 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 사용하여 대량의 레이블이 있는 데이터를 찾는 어려움을 피하면서 비지도 및 지도 학습의 이점을 제공합니다. 이는 레이블이 지정된 훈련 데이터를 많이 사용하지 않고도 데이터에 레이블을 지정하도록 모델을 훈련할 수 있음을 의미합니다.

준지도 학습 작동 방식

준지도 학습은 의사 라벨링을 사용하여 모델을 훈련하고 많은 신경망 모델과 훈련 방법을 결합합니다.

지도 학습과 마찬가지로 모델이 좋은 결과를 출력할 때까지 소량의 레이블이 지정된 학습 데이터로 모델을 학습합니다. 그런 다음 이는 레이블이 지정되지 않은 교육 데이터 세트와 함께 사용되어 출력을 예측합니다. 이러한 출력은 의사 레이블입니다.

그런 다음 레이블이 지정된 훈련 데이터의 레이블을 위에서 언급한 의사 레이블과 연결합니다. 레이블이 지정된 학습 데이터의 데이터 입력을 레이블이 지정되지 않은 데이터의 입력과 연결합니다.

그런 다음 라벨이 지정된 세트와 동일한 방식으로 모델을 학습하여 오류를 줄이고 모델 정확도를 향상시킵니다.

위 내용은 준지도 학습 및 작동 방식 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!