Introducción al aprendizaje semisupervisado [Principales aplicaciones en el mundo actual]
Publicado: 2021-01-29El aprendizaje automático fue la palabra de moda de la última década. Ahora hay muy pocos dominios en los que la magia del aprendizaje automático no sea evidente. Especialmente en el lucrativo negocio de la publicidad, el aprendizaje automático ahora se usa más que nunca.
Cada vez que visita un sitio web, cada vez que busca un término en particular en Internet, los datos que genera se 'aprende'. Luego, estos datos se utilizan para brindarle publicidad dirigida, lo que garantiza que cada usuario reciba diferentes anuncios, independientemente de la página web que visite.
Tabla de contenido
Cómo funciona el aprendizaje automático
Entonces, ¿cómo funciona el aprendizaje automático? En su trabajo, el aprendizaje automático es muy similar al cerebro humano. Sus datos se actualizan continuamente y siempre está aprendiendo de la nueva información que recibe. El aprendizaje automático involucra dos tipos de conjuntos: un conjunto de prueba y un conjunto de entrenamiento. El conjunto de entrenamiento es básicamente un conjunto de datos que representa todos los datos para los que el modelo de aprendizaje automático hará predicciones.
Es importante destacar que tenemos la información para los conjuntos de entrenamiento y prueba para predecir los datos completos. Una vez que el modelo de aprendizaje automático que ha creado ha reconocido un patrón en el conjunto de entrenamiento, se prueba su eficacia en el conjunto de prueba. Este ir y venir continúa hasta que el modelo alcanza un nivel particular de eficacia.
Tipos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático tiene sus propios tipos. Los dos tipos principales de aprendizaje automático son los siguientes.
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje sin supervisión
En su forma inicial y en la forma en que se explicó en la sección anterior, el aprendizaje automático era generalmente sinónimo de aprendizaje supervisado hasta no hace mucho tiempo en el aprendizaje supervisado. El conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba tendrán datos etiquetados.
Los datos etiquetados son el tipo de datos en los que todos los campos de datos importantes, incluido el campo que va a predecir el modelo, están debidamente etiquetados para que el modelo pueda aprender de manera efectiva. El aprendizaje supervisado se basa completamente en la experiencia y es excelente si desea optimizar el rendimiento de su modelo.
El aprendizaje no supervisado es el tipo de aprendizaje automático en el que todos los datos no están etiquetados. Más bien, el modelo de aprendizaje automático tiene rienda suelta para distinguir patrones entre los datos que se le proporcionan. El aprendizaje no supervisado a menudo puede arrojar resultados impredecibles e incluso ayudar a descubrir nuevos patrones en grandes conjuntos de datos. Los datos que generalmente recibirá rara vez estarán etiquetados, y los modelos de aprendizaje no supervisados están destinados a datos no etiquetados.
Aprendizaje semisupervisado
Hay varias desventajas tanto para el aprendizaje supervisado como para el aprendizaje no supervisado. La mayor y más evidente desventaja del aprendizaje supervisado es el hecho de que la mayoría de los datos no están etiquetados. Para que el aprendizaje supervisado funcione en un conjunto de datos, todos los datos a menudo deben extraerse y etiquetarse a mano, lo cual es un proceso exigente y podría anular todos los beneficios del uso del aprendizaje automático en sus datos.
El aprendizaje no supervisado no requiere datos etiquetados, pero la base de aplicaciones potenciales para el aprendizaje puramente no supervisado es, lamentablemente, bastante limitada.
El aprendizaje semisupervisado es un tipo de aprendizaje automático que proporciona un excelente camino intermedio entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Es cierto que el aprendizaje semisupervisado se desvía un poco hacia el extremo supervisado del espectro del aprendizaje automático. El requisito previo para cualquier modelo de aprendizaje semisupervisado es un conjunto de datos sin etiquetar, de los cuales se ha extraído y etiquetado manualmente una pequeña cantidad de datos.
Este es un beneficio significativo sobre un modelo puramente supervisado, en el que todos los datos deben etiquetarse. Por lo tanto, el aprendizaje semisupervisado se asocia con ahorros de costos y tiempo. En comparación con un modelo no supervisado, un modelo supervisado, si se usa incluso con una pequeña cantidad de datos etiquetados, puede reducir los recursos computacionales y mejorar la precisión del modelo.
Los supuestos del aprendizaje no supervisado
Cuando se trata de cualquier uso de datos no etiquetados, debe asociarse de alguna manera con los datos subyacentes. Cuando se usa un modelo de aprendizaje automático semisupervisado, se hacen ciertas suposiciones sobre los datos. Estos supuestos son los siguientes.
Suposición de continuidad: esta es una suposición de que los puntos en un diagrama de dispersión que representan todos los datos más cercanos entre sí tienen más probabilidades de tener la misma etiqueta. Esta es también una suposición importante generalmente utilizada para los modelos de aprendizaje supervisado. Esta suposición facilita que el modelo semisupervisado forme límites de decisión legibles.
Suposición de clúster: Esto supone que los datos tienen una predilección natural para formar clústeres y que los puntos de datos que forman parte del mismo clúster tienen la misma etiqueta. Sin embargo, una advertencia a esta suposición es que dos o más clústeres también pueden tener datos que pertenecen a la misma etiqueta. Esta suposición es de gran utilidad en los algoritmos de agrupamiento. Esto es muy similar al supuesto anterior y puede tratarse como un caso especial del supuesto de continuidad. La suposición de conglomerados es de gran utilidad cuando se requiere la determinación de límites de decisión, similar a la suposición de continuidad.
Suposición de variedad: Esto supone que las dimensiones de la variedad del espacio de entrada son significativamente más altas que aquellas en las que se encuentran los datos. Una vez que se ha hecho esta suposición, los datos etiquetados y no etiquetados se pueden aprender según la variedad común. Una vez que se ha establecido la variedad, se pueden medir las densidades y la distancia entre los puntos de los datos. Esta es una suposición útil cuando la cantidad de dimensiones en los datos es muy alta e itera que la cantidad de dimensiones que gobiernan la categorización de datos en diferentes etiquetas será comparativamente menor.
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Aplicaciones del aprendizaje semisupervisado
Una de las principales quejas del aprendizaje no supervisado es que el número de aplicaciones potenciales es bastante bajo. Los resultados obtenidos a través de un modelo no supervisado a menudo pueden ser bastante redundantes o inutilizables. En comparación, el aprendizaje semisupervisado tiene un conjunto sólido de aplicaciones donde se puede utilizar.
La clasificación del contenido en Internet: Internet es un gran tesoro de páginas web, y no se puede esperar que cada página esté etiquetada y tenga todos los datos para el campo que desea. Sin embargo, al mismo tiempo, es cierto que con el paso de los años, una minoría de páginas web habrán sido etiquetadas para una u otra dimensión.
Esto se puede utilizar para la clasificación de páginas web. Se puede utilizar un conjunto de páginas web etiquetadas para predecir la etiqueta de todas las demás páginas web que necesite. Varios motores de búsqueda utilizan un modelo de aprendizaje semisupervisado para etiquetar y clasificar páginas web en sus resultados de búsqueda, incluido Google.
Análisis de imágenes y audio : el análisis de imágenes y audio se encuentra entre los usos más comunes de los modelos de aprendizaje semisupervisados. Este tipo de datos normalmente no está etiquetado. La experiencia humana puede etiquetar una proporción menor de los datos en lugar de clasificar cada imagen o pieza de audio para un campo en particular durante días y meses. Una vez que se haya clasificado esta pequeña proporción de datos, simplemente puede utilizar el algoritmo entrenado para clasificar todos los demás datos que tiene.
Clasificación de secuencias de proteínas: esta es una aplicación relativamente nueva de aprendizaje semisupervisado. Las secuencias de proteínas contienen muchos aminoácidos, y no es práctico analizar cada secuencia de proteínas y clasificarlas en un tipo u otro. Esta tarea se puede completar fácilmente con el uso del aprendizaje semisupervisado. Todo lo que necesita es una base de datos de proteínas ya codificadas, y el propio modelo puede secuenciar el resto.
Conclusión
El aprendizaje semisupervisado ofrece una gran moderación entre las ventajas y desventajas del aprendizaje supervisado y no supervisado. También garantiza que una gran cantidad de datos generados o disponibles se puedan usar en un modelo u otro para obtener información significativa. Es probable que el uso de este tipo de modelo aumente en los próximos años.
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