Einführung in halbüberwachtes Lernen [Top-Anwendungen in der heutigen Welt]
Veröffentlicht: 2021-01-29Maschinelles Lernen war das Schlagwort des letzten Jahrzehnts. Es gibt nur noch sehr wenige Bereiche, in denen die Magie des maschinellen Lernens nicht offensichtlich ist. Gerade im hoch lukrativen Werbegeschäft ist maschinelles Lernen heute stärker denn je im Einsatz.
Jedes Mal, wenn Sie eine Website besuchen, jedes Mal, wenn Sie im Internet nach einem bestimmten Begriff suchen, werden die von Ihnen generierten Daten „erlernt“. Diese Daten werden dann verwendet, um Ihnen zielgerichtete Werbung bereitzustellen, wodurch sichergestellt wird, dass jeder Benutzer unterschiedliche Werbung erhält, unabhängig davon, welche Webseite der Benutzer besucht.
Inhaltsverzeichnis
Wie maschinelles Lernen funktioniert
Wie funktioniert also maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist in seiner Arbeit dem menschlichen Gehirn sehr ähnlich. Seine Daten werden kontinuierlich aktualisiert und es lernt ständig aus den neuen Informationen, die es erhält. Maschinelles Lernen umfasst zwei Arten von Sets – ein Test-Set und ein Trainings-Set. Das Trainingsset ist im Grunde ein Datensatz, der alle Daten darstellt, für die das maschinelle Lernmodell Vorhersagen treffen wird.
Wichtig ist, dass wir die Informationen für die Trainings- und Testsätze haben, um die vollständigen Daten vorherzusagen. Sobald das von Ihnen erstellte maschinelle Lernmodell ein Muster im Trainingsset erkannt hat, wird es auf dem Testset auf seine Wirksamkeit getestet. Dieses Hin und Her setzt sich fort, bis das Modell einen bestimmten Wirkungsgrad erreicht.
Arten des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen hat seine eigenen Typen. Die beiden Hauptarten des maschinellen Lernens sind die folgenden.
- Überwachtes Lernen
- Unbeaufsichtigtes Lernen
In seiner frühen Form und in der Form, in der es im vorherigen Abschnitt erläutert wurde, war maschinelles Lernen bis vor nicht allzu langer Zeit im überwachten Lernen allgemein synonym mit überwachtem Lernen. Sowohl der Trainingssatz als auch der Testsatz haben gekennzeichnete Daten.
Gekennzeichnete Daten sind Datentypen, bei denen alle wichtigen Datenfelder, einschließlich des vom Modell vorherzusagenden Felds, ordnungsgemäß gekennzeichnet sind, damit das Modell effektiv lernen kann. Überwachtes Lernen ist vollständig erfahrungsbasiertes Lernen und eignet sich hervorragend, wenn Sie die Leistung Ihres Modells optimieren möchten.
Unüberwachtes Lernen ist die Art des maschinellen Lernens, bei der alle Daten unbeschriftet sind. Vielmehr wird dem maschinellen Lernmodell freie Hand gelassen, um Muster aus den ihm bereitgestellten Daten zu unterscheiden. Unüberwachtes Lernen kann oft zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen und sogar dabei helfen, neue Muster in großen Datensätzen zu entdecken. Die Daten, die Sie im Allgemeinen erhalten, werden selten gekennzeichnet, und unüberwachte Lernmodelle sind für nicht gekennzeichnete Daten gedacht.
Halbüberwachtes Lernen
Es gibt mehrere Nachteile sowohl beim überwachten Lernen als auch beim unüberwachten Lernen. Der größte und offensichtlichste Nachteil des überwachten Lernens ist die Tatsache, dass die meisten Daten unbeschriftet sind. Damit überwachtes Lernen mit einem Datensatz funktioniert, müssen oft alle Daten extrahiert und von Hand beschriftet werden, was ein anspruchsvoller Prozess ist und alle Vorteile der Verwendung von maschinellem Lernen für Ihre Daten zunichte machen kann.
Unüberwachtes Lernen erfordert keine gekennzeichneten Daten, aber die Basis potenzieller Anwendungen für rein unüberwachtes Lernen ist leider ziemlich begrenzt.
Semi-überwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, das einen großartigen Mittelweg zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen bietet. Zugegeben, semi-überwachtes Lernen bewegt sich ein wenig in Richtung des überwachten Endes des maschinellen Lernspektrums. Die Voraussetzung für jedes halbüberwachte Lernmodell ist ein Satz unbeschrifteter Daten, aus denen eine kleine Datenmenge extrahiert und manuell beschriftet wurde.
Dies ist ein erheblicher Vorteil gegenüber einem rein überwachten Modell, bei dem alle Daten gekennzeichnet werden müssen. Daher ist semi-überwachtes Lernen mit Kosten- und Zeitersparnissen verbunden. Im Vergleich zu einem nicht überwachten Modell kann ein überwachtes Modell, wenn es auch nur mit einer kleinen Menge markierter Daten verwendet wird, Rechenressourcen reduzieren und die Genauigkeit des Modells verbessern.
Die Annahmen des unbeaufsichtigten Lernens
Wenn unbeschriftete Daten verwendet werden, müssen diese in irgendeiner Weise mit den zugrunde liegenden Daten verknüpft werden. Bei der Verwendung eines Modells für halbüberwachtes maschinelles Lernen werden bestimmte Annahmen über Daten getroffen. Diese Annahmen sind die folgenden.
Kontinuitätsannahme: Dies ist eine Annahme, dass Punkte in einem Streudiagramm, das alle näher beieinander liegenden Daten darstellt, mit größerer Wahrscheinlichkeit dieselbe Beschriftung haben. Dies ist auch eine Hauptannahme, die im Allgemeinen für überwachte Lernmodelle verwendet wird. Diese Annahme macht es dem halbüberwachten Modell leicht, lesbare Entscheidungsgrenzen zu bilden.
Cluster-Annahme: Dies setzt voraus, dass Daten eine natürliche Neigung haben, Cluster zu bilden, und dass Datenpunkte, die Teil desselben Clusters sind, dieselbe Bezeichnung haben. Ein Vorbehalt zu dieser Annahme ist jedoch, dass zwei oder mehr Cluster auch Daten haben können, die zu demselben Label gehören. Diese Annahme ist bei Clustering-Algorithmen von großem Nutzen. Dies ist der vorherigen Annahme sehr ähnlich und kann als Sonderfall der Kontinuitätsannahme behandelt werden. Die Clusterannahme ist von großem Nutzen, wenn die Bestimmung von Entscheidungsgrenzen erforderlich ist, ähnlich wie die Kontinuitätsannahme.
Mannigfaltigkeitsannahme: Dies setzt voraus, dass die Dimensionen der Mannigfaltigkeit des Eingaberaums deutlich höher sind als die, auf der die Daten liegen. Sobald diese Annahme getroffen wurde, können beschriftete und unbeschriftete Daten gemäß der gemeinsamen Mannigfaltigkeit gelernt werden. Sobald die Mannigfaltigkeit erstellt wurde, können Dichten und Abstände zwischen Punkten der Daten gemessen werden. Dies ist eine nützliche Annahme, wenn die Anzahl der Dimensionen in den Daten sehr hoch ist und iteriert, dass die Anzahl der Dimensionen, die die Datenkategorisierung in verschiedene Labels steuern, vergleichsweise geringer sein wird.
Lesen Sie auch: Modelle für maschinelles Lernen
Anwendungen des halbüberwachten Lernens
Ein Hauptkritikpunkt beim unüberwachten Lernen ist, dass die Anzahl möglicher Anwendungen eher gering ist. Die durch ein unüberwachtes Modell erhaltenen Ergebnisse können oft ziemlich redundant oder unbrauchbar sein. Im Vergleich dazu hat semi-überwachtes Lernen eine robuste Reihe von Anwendungen, in denen es genutzt werden kann.
Die Klassifizierung von Inhalten im Internet: Das Internet ist eine riesige Fundgrube von Webseiten, und es kann nicht erwartet werden, dass jede Seite gekennzeichnet ist und alle Daten für den gewünschten Bereich enthält. Gleichzeitig ist es jedoch wahr, dass im Laufe der Jahre einige wenige Webseiten für die eine oder andere Dimension gekennzeichnet wurden.
Dies kann zur Klassifizierung von Webseiten verwendet werden. Ein Satz beschrifteter Webseiten kann verwendet werden, um die Beschriftung aller anderen benötigten Webseiten vorherzusagen. Mehrere Suchmaschinen verwenden ein teilweise überwachtes Lernmodell, um Webseiten in ihren Suchergebnissen zu kennzeichnen und einzustufen, einschließlich Google.
Bild- und Audioanalyse: Die Analyse von Bildern und Audio gehört zu den häufigsten Anwendungen von halbüberwachten Lernmodellen. Diese Art von Daten ist in der Regel unbeschriftet. Menschliche Expertise kann einen kleinen Teil der Daten kennzeichnen, anstatt jedes Bild oder Audiostück über Tage und Monate für ein bestimmtes Gebiet zu klassifizieren. Sobald dieser kleine Teil der Daten klassifiziert wurde, können Sie einfach den trainierten Algorithmus verwenden, um alle anderen Daten zu klassifizieren, die Sie haben.
Klassifizierung von Proteinsequenzen: Dies ist eine relativ neue Anwendung des halbüberwachten Lernens. Proteinsequenzen enthalten viele Aminosäuren, und es ist unpraktisch, jede Proteinsequenz zu analysieren und sie dem einen oder anderen Typ zuzuordnen. Diese Aufgabe kann leicht mit dem Einsatz von halbüberwachtem Lernen abgeschlossen werden. Alles, was Sie brauchen, ist eine Datenbank mit bereits sequinierten Proteinen, und das Modell selbst kann den Rest sequenzieren.
Fazit
Halbüberwachtes Lernen bietet eine hervorragende Moderation zwischen den Vor- und Nachteilen des überwachten und nicht überwachten Lernens. Es stellt auch sicher, dass eine große Menge generierter oder verfügbarer Daten in dem einen oder anderen Modell verwendet werden kann, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nutzung dieser Art von Modellen wird in den kommenden Jahren voraussichtlich noch zunehmen.
Maschinelles Lernen ist eine der einflussreichsten Technologien der Welt. Das ist ein wichtiger Grund, warum es heutzutage so beliebt ist.
Viele Branchen setzen maschinelles Lernen für unterschiedliche Zwecke ein, sodass die Nachfrage von Tag zu Tag steigt. Wenn Sie mehr über Karrieren in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diploma in maschinellem Lernen und KI-Programm von IIIT-B und upGrad an.
Lernen Sie ML-Kurse von den besten Universitäten der Welt. Erwerben Sie Master-, Executive PGP- oder Advanced Certificate-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.
