Fahami pembelajaran separa penyeliaan dan cara ia berfungsi

Pembelajaran separuh penyeliaan menggunakan data berlabel dan tidak berlabel dan merupakan teknik hibrid pembelajaran diselia dan tidak diselia.

Idea teras pembelajaran separa penyeliaan adalah untuk melaksanakan pemprosesan yang berbeza berdasarkan sama ada data mempunyai label. Untuk data berlabel, algoritma menggunakan kaedah pembelajaran diselia tradisional untuk mengemas kini berat model. Untuk data tidak berlabel, algoritma belajar dengan meminimumkan perbezaan dalam ramalan antara contoh latihan lain yang serupa. Kaedah ini boleh menggunakan sepenuhnya maklumat data tidak berlabel dan meningkatkan prestasi model.

Hubungan antara pembelajaran separa penyeliaan, pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa penyeliaan

Latihan diselia mengurangkan perbezaan purata antara nilai ramalan dan label dengan mengemas kini berat model. Walau bagaimanapun, dengan data berlabel terhad, pendekatan ini mungkin menemui sempadan keputusan yang sah untuk titik berlabel tetapi bukan untuk keseluruhan pengedaran data.

Pembelajaran tanpa pengawasan cuba mengumpulkan titik data yang serupa bersama-sama, tetapi tanpa panduan label, algoritma mungkin menemui gugusan sub-optimum.

Oleh itu, pembelajaran yang diselia dan tanpa penyeliaan mungkin tidak mencapai hasil yang diharapkan jika data berlabel tidak mencukupi, atau dalam tetapan pengelompokan yang sukar. Walau bagaimanapun, pembelajaran separa penyeliaan menggunakan data berlabel dan tidak berlabel Data berlabel menyediakan asas untuk ramalan model dan menambah struktur kepada masalah pembelajaran dengan mengenal pasti kelas dan kelompok.

Data tidak berlabel menyediakan konteks dan mendedahkan model kepada data sebanyak mungkin untuk menganggarkan taburan model dengan lebih tepat. Dengan kedua-dua data berlabel dan tidak berlabel, anda boleh melatih model yang lebih tepat dan berdaya tahan.

Pembelajaran mesin separa penyeliaan ialah gabungan pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa penyeliaan. Ia menggunakan sejumlah kecil data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel, memberikan faedah pembelajaran tanpa pengawasan dan penyeliaan sambil mengelakkan cabaran mencari sejumlah besar data berlabel. Ini bermakna anda boleh melatih model untuk melabel data tanpa menggunakan seberapa banyak data latihan berlabel.

Cara pembelajaran separa penyeliaan berfungsi

Pembelajaran separa penyeliaan menggunakan pelabelan pseudo untuk melatih model dan menggabungkan banyak model rangkaian saraf dan kaedah latihan.

Sama seperti dalam pembelajaran diselia, latih model dengan sejumlah kecil data latihan berlabel sehingga model menghasilkan keputusan yang baik. Ini kemudiannya digunakan dengan set data latihan tidak berlabel untuk meramalkan output, ambil perhatian bahawa output ini adalah pseudo-label.

Kemudian pautkan label dalam data latihan berlabel dengan label pseudo yang dinyatakan di atas. Pautkan input data daripada data latihan berlabel dengan input daripada data tidak berlabel.

Kemudian, latih model dengan cara yang sama seperti set berlabel untuk mengurangkan ralat dan meningkatkan ketepatan model.

Atas ialah kandungan terperinci Fahami pembelajaran separa penyeliaan dan cara ia berfungsi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!