半教師あり学習の概要[今日の世界のトップアプリケーション]
公開: 2021-01-29機械学習は過去10年間の流行語でした。 現在、機械学習の魔法がはっきりしていないドメインはほとんどありません。 特に収益性の高い広告ビジネスでは、機械学習がこれまで以上に広く使用されています。
Webサイトにアクセスするたびに、インターネットで特定の用語を検索するたびに、生成するデータは「学習」されます。 このデータは、ターゲットを絞った広告を提供するために使用され、ユーザーがアクセスするWebページに関係なく、すべてのユーザーが異なる広告を受け取るようにします。
目次
機械学習の仕組み
では、機械学習はどのように機能しますか？ その仕事では、機械学習は人間の脳と非常によく似ています。 そのデータは継続的に更新され、受信した新しい情報から常に学習しています。 機械学習には、テストセットとトレーニングセットの2種類のセットが含まれます。 トレーニングセットは基本的に、機械学習モデルが予測を行うすべてのデータを表すデータのセットです。
重要なのは、完全なデータを予測するためのトレーニングセットとテストセットの情報があることです。 構築した機械学習モデルがトレーニングセットのパターンを認識すると、テストセットでの有効性がテストされます。 この前後は、モデルが特定のレベルの有効性に達するまで続きます。
機械学習の種類
機械学習には独自のタイプがあります。 機械学習の2つの主なタイプは次のとおりです。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
初期の形式および前のセクションで説明した形式では、機械学習は、ごく最近まで教師あり学習で一般的に教師あり学習と同義でした。 トレーニングセットとテストセットの両方にラベル付きのデータがあります。
ラベル付きデータは、モデルが効果的に学習できるように、モデルによって予測されるフィールドを含むすべての重要なデータフィールドが適切にラベル付けされているタイプのデータです。 教師あり学習は完全に経験に基づく学習であり、モデルのパフォーマンスを最適化したい場合に最適です。
教師なし学習は、すべてのデータにラベルが付けられていないタイプの機械学習です。 むしろ、機械学習モデルには、提供されたデータの中からパターンを区別するための自由な手綱が与えられています。 教師なし学習は、多くの場合、予測できない結果をもたらす可能性があり、大量のデータセットで新しいパターンを発見するのに役立ちます。 通常受け取るデータにラベルが付けられることはめったになく、教師なし学習モデルはラベルが付けられていないデータを対象としています。
半教師あり学習
教師あり学習と教師なし学習の両方にいくつかの欠点があります。 教師あり学習の最大かつ最も明白な欠点は、ほとんどのデータにラベルが付いていないという事実です。 教師あり学習を一連のデータで機能させるには、多くの場合、すべてのデータを抽出して手動でラベル付けする必要があります。これは厳密なプロセスであり、データで機械学習を使用することのすべてのメリットが失われる可能性があります。
教師なし学習にはラベル付きデータは必要ありませんが、純粋に教師なし学習の潜在的なアプリケーションの基盤は、残念ながらかなり限られています。
半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の間の優れた中間パスを提供する機械学習の一種です。 確かに、半教師あり学習は、機械学習スペクトルの教師ありの終わりに少し向かっています。 半教師あり学習モデルの前提条件は、ラベル付けされていないデータのセットであり、そこから少量のデータが抽出され、手動でラベル付けされています。
これは、すべてのデータにラベルを付ける必要がある純粋な教師ありモデルに比べて大きな利点です。 したがって、半教師あり学習は、時間だけでなくコストの節約にもつながります。 教師なしモデルと比較して、教師ありモデルを少量のラベル付きデータで使用すると、計算リソースが削減され、モデルの精度が向上します。
教師なし学習の前提
ラベルのないデータの使用が含まれる場合、それは何らかの方法で基礎となるデータに関連付けられている必要があります。 半教師あり機械学習モデルを使用する場合、データに関する特定の仮定が行われます。 これらの仮定は次のとおりです。
連続性の仮定：これは、すべてのデータを互いに近くに表す散布図上の点が同じラベルを持つ可能性が高いという仮定です。 これは、教師あり学習モデルに一般的に使用される主要な仮定でもあります。 この仮定により、半教師ありモデルが読みやすい決定境界を形成しやすくなります。
クラスターの仮定：これは、データがクラスターを形成する自然な傾向を持ち、同じクラスターの一部であるデータポイントが同じラベルを持っていることを前提としています。 ただし、この仮定に対する注意点は、2つ以上のクラスターにも同じラベルに属するデータが含まれている可能性があることです。 この仮定は、クラスタリングアルゴリズムで非常に役立ちます。 これは前の仮定と非常に似ており、連続性の仮定の特殊なケースとして扱われる場合があります。 クラスターの仮定は、連続性の仮定と同様に、決定境界の決定が必要な場合に非常に役立ちます。
多様体の仮定：これは、入力スペースの多様体の次元が、データが存在する次元よりも大幅に大きいことを前提としています。 この仮定が行われると、彼はラベルを付け、ラベルのないデータは共通の多様体に従って学習できます。 多様体が確立されると、データのポイント間の密度と距離を測定できます。 これは、データ内のディメンションの数が非常に多く、異なるラベルへのデータの分類を管理するディメンションの数が比較的少なくなることを繰り返す場合に役立つ仮定です。
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半教師あり学習の応用
教師なし学習の主な不満は、潜在的なアプリケーションの数がかなり少ないことです。 教師なしモデルを通じて得られた結果は、多くの場合、かなり冗長または使用できない可能性があります。 それに比べて、半教師あり学習には、それを利用できる堅牢なアプリケーションのセットがあります。
インターネット上のコンテンツの分類：インターネットは膨大な数のWebページであり、すべてのページにラベルが付けられ、必要なフィールドのすべてのデータが含まれるとは限りません。 ただし、同時に、何年にもわたって、一部のWebページにいずれかのディメンションのラベルが付けられていることは事実です。
これは、Webページの分類に使用できます。 ラベル付けされたWebページのセットを使用して、必要な他のすべてのWebページのラベルを予測できます。 Googleを含むいくつかの検索エンジンは、半教師あり学習モデルを使用して、検索結果のWebページにラベルを付けてランク付けします。
画像と音声の分析：画像と音声の分析は、半教師あり学習モデルの最も一般的な用途の1つです。 このタイプのデータは通常、ラベルが付いていません。 人間の専門知識では、特定のフィールドの各画像または音声を数日から数か月にわたって分類する代わりに、データのごく一部にラベルを付けることができます。 このわずかな割合のデータが分類されると、トレーニングされたアルゴリズムを利用して、他のすべてのデータを分類できます。
タンパク質配列の分類：これは、半教師あり学習の比較的新しいアプリケーションです。 タンパク質配列には多くのアミノ酸が含まれているため、すべてのタンパク質配列を分析して、いずれかのタイプに分類することは現実的ではありません。 このタスクは、半教師あり学習を使用して簡単に完了することができます。 必要なのはすでにスパンコールされたタンパク質のデータベースであり、モデル自体が残りをシーケンスすることができます。
結論
半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の長所と短所の中で大きな節度を提供します。 また、大量の生成されたデータまたは利用可能なデータをいずれかのモデルで使用して、意味のある洞察を得ることができます。 このタイプのモデルの使用は、今後数年間で増加する可能性があります。
機械学習は、世界で最も影響力のあるテクノロジーの1つです。 それが今日とても人気がある大きな理由です。
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