Pengantar Pembelajaran Semi Supervised [Aplikasi Teratas di Dunia Saat Ini]
Diterbitkan: 2021-01-29Pembelajaran mesin adalah kata kunci dalam dekade terakhir. Ada sangat sedikit domain sekarang di mana keajaiban pembelajaran mesin tidak terbukti. Terutama dalam bisnis periklanan yang sangat menguntungkan, pembelajaran mesin sekarang digunakan lebih luas dari sebelumnya.
Setiap kali Anda mengunjungi situs web, setiap kali Anda mencari istilah tertentu di internet, data yang Anda hasilkan 'dipelajari'. Data ini kemudian digunakan untuk memberi Anda iklan bertarget, memastikan bahwa setiap pengguna menerima iklan yang berbeda, terlepas dari halaman web yang dikunjungi pengguna.
Daftar isi
Cara Kerja Pembelajaran Mesin
Jadi bagaimana cara kerja pembelajaran mesin? Dalam pekerjaannya, machine learning sangat mirip dengan otak manusia. Datanya terus diperbarui, dan selalu belajar dari informasi baru yang diterimanya. Pembelajaran mesin melibatkan dua jenis set – set tes dan set pelatihan. Kumpulan pelatihan pada dasarnya adalah kumpulan data yang mewakili semua data yang akan dibuat oleh model pembelajaran mesin untuk membuat prediksi.
Yang penting, kami memiliki informasi untuk set pelatihan dan pengujian untuk memprediksi data yang lengkap. Setelah model pembelajaran mesin yang Anda buat mengenali pola dalam set pelatihan, model tersebut diuji kemanjurannya pada set pengujian. Bolak-balik ini berlanjut sampai model mencapai tingkat kemanjuran tertentu.
Jenis Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin memiliki jenisnya sendiri. Dua jenis utama pembelajaran mesin adalah sebagai berikut.
- Pembelajaran Terawasi
- Pembelajaran tanpa pengawasan
Dalam bentuk awalnya dan dalam bentuk yang telah dijelaskan di bagian sebelumnya, pembelajaran mesin umumnya identik dengan pembelajaran terawasi sampai beberapa waktu yang lalu dalam pembelajaran terawasi. Set pelatihan dan set pengujian keduanya akan memiliki data berlabel.
Data berlabel adalah jenis data di mana semua bidang data penting, termasuk bidang yang akan diprediksi oleh model, diberi label yang sesuai sehingga model dapat belajar secara efektif. Pembelajaran yang diawasi sepenuhnya merupakan pembelajaran berbasis pengalaman dan sangat bagus jika Anda ingin mengoptimalkan kinerja model Anda.
Pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis pembelajaran mesin di mana semua data tidak diberi label. Sebaliknya, model pembelajaran mesin diberikan kebebasan untuk membedakan pola dari antara data yang diberikan padanya. Pembelajaran tanpa pengawasan sering kali dapat memberikan hasil yang tidak terduga dan bahkan membantu menemukan pola baru dalam kumpulan data yang besar. Data yang biasanya akan Anda terima jarang diberi label, dan model pembelajaran tanpa pengawasan dimaksudkan untuk data yang tidak berlabel.
Pembelajaran Semi-Diawasi
Ada beberapa kelemahan baik pembelajaran terawasi maupun pembelajaran tanpa pengawasan. Kerugian terbesar dan paling jelas dari pembelajaran yang diawasi adalah kenyataan bahwa sebagian besar data tidak berlabel. Untuk membuat pembelajaran terawasi berfungsi pada kumpulan data, semua data sering kali harus diekstraksi dan diberi label tangan, yang merupakan proses yang menuntut dan mungkin meniadakan semua manfaat menggunakan pembelajaran mesin pada data Anda.
Pembelajaran tanpa pengawasan tidak memerlukan data berlabel, tetapi basis aplikasi potensial untuk pembelajaran murni tanpa pengawasan, sayangnya, agak terbatas.
Pembelajaran semi-terawasi adalah jenis pembelajaran mesin yang menyediakan jalan tengah yang bagus antara pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Memang, pembelajaran semi-diawasi sedikit mengarah ke ujung spektrum pembelajaran mesin yang diawasi. Prasyarat untuk setiap model pembelajaran semi-terawat adalah satu set data yang tidak berlabel, dari mana sejumlah kecil data telah diekstraksi dan diberi label secara manual.
Ini adalah manfaat yang signifikan dibandingkan model yang diawasi secara murni, di mana semua data perlu diberi label. Oleh karena itu, pembelajaran semi-diawasi dikaitkan dengan penghematan biaya serta waktu. Dibandingkan dengan model yang tidak diawasi, model yang diawasi, jika digunakan bahkan dengan sejumlah kecil data berlabel, dapat mengurangi sumber daya komputasi dan meningkatkan akurasi model.
Asumsi Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Ketika ada penggunaan data tidak berlabel yang terlibat, itu harus dikaitkan dengan beberapa cara dengan data yang mendasarinya. Saat menggunakan model pembelajaran mesin semi-diawasi, asumsi tertentu tentang data dibuat. Asumsi-asumsi tersebut adalah sebagai berikut.
Asumsi Kontinuitas: Ini adalah asumsi bahwa titik-titik pada plot pencar yang mewakili semua data yang lebih dekat satu sama lain cenderung memiliki label yang sama. Ini juga merupakan asumsi utama yang umumnya digunakan untuk model pembelajaran terawasi. Asumsi ini memudahkan model semi-supervised untuk membentuk batasan keputusan yang dapat dibaca.
Asumsi Cluster: Ini mengasumsikan bahwa data memiliki kecenderungan alami untuk membentuk cluster dan titik data yang merupakan bagian dari cluster yang sama memiliki label yang sama. Namun, peringatan untuk asumsi ini adalah bahwa dua atau lebih cluster mungkin juga memiliki data yang termasuk dalam label yang sama. Asumsi ini sangat berguna dalam algoritma pengelompokan. Ini sangat mirip dengan asumsi sebelumnya dan dapat diperlakukan sebagai kasus khusus dari asumsi kontinuitas. Asumsi cluster sangat berguna ketika penentuan batas keputusan diperlukan, mirip dengan asumsi kontinuitas.
Asumsi Manifold: Ini mengasumsikan bahwa dimensi manifold ruang input secara signifikan lebih tinggi daripada di mana data berada. Setelah asumsi ini dibuat, dia memberi label, dan data yang tidak berlabel dapat dipelajari sesuai dengan manifold umum. Setelah manifold telah ditetapkan, kepadatan dan jarak antara titik-titik data dapat diukur. Ini adalah asumsi yang berguna ketika jumlah dimensi dalam data sangat tinggi dan mengulangi bahwa jumlah dimensi yang mengatur kategorisasi data ke dalam label yang berbeda akan relatif lebih rendah.
Baca Juga: Model Pembelajaran Mesin
Aplikasi Pembelajaran Semi-Terawasi
Keluhan utama dengan pembelajaran tanpa pengawasan adalah bahwa jumlah aplikasi potensial agak rendah. Hasil yang diperoleh melalui model yang tidak diawasi seringkali bisa jadi agak berlebihan atau tidak dapat digunakan. Sebagai perbandingan, pembelajaran semi-diawasi memang memiliki serangkaian aplikasi yang kuat yang dapat digunakan.
Klasifikasi Konten di Internet: Internet adalah kumpulan halaman web yang sangat luas, dan tidak dapat diharapkan bahwa setiap halaman akan diberi label dan memiliki semua data untuk bidang yang Anda inginkan. Namun, pada saat yang sama, memang benar bahwa selama bertahun-tahun, sebagian kecil halaman web akan diberi label untuk satu dimensi atau dimensi lainnya.
Ini dapat digunakan untuk klasifikasi halaman web. Satu set halaman web berlabel dapat digunakan untuk memprediksi label semua halaman web lain yang Anda butuhkan. Beberapa mesin pencari menggunakan model pembelajaran semi-diawasi untuk memberi label dan memberi peringkat pada halaman web dalam hasil pencarian mereka, termasuk Google.
Analisis Gambar dan Audio: Analisis gambar dan audio adalah salah satu penggunaan paling umum dari model pembelajaran semi-diawasi. Jenis data ini biasanya tidak berlabel. Keahlian manusia dapat melabeli sebagian kecil data alih-alih mengklasifikasikan setiap gambar atau bagian audio untuk bidang tertentu selama berhari-hari dan berbulan-bulan. Setelah sebagian kecil data ini telah diklasifikasikan, Anda cukup menggunakan algoritme terlatih untuk mengklasifikasikan semua data lain yang Anda miliki.
Klasifikasi Urutan Protein: Ini adalah aplikasi pembelajaran semi-diawasi yang relatif baru. Urutan protein mengandung banyak asam amino, dan tidak praktis untuk menganalisis setiap urutan protein dan mengklasifikasikannya sebagai satu jenis atau yang lain. Tugas ini dapat dengan mudah diselesaikan dengan penggunaan pembelajaran semi-supervised. Yang Anda butuhkan hanyalah database protein yang sudah berpayet, dan model itu sendiri dapat mengurutkan sisanya.
Kesimpulan
Pembelajaran semi-diawasi menawarkan moderasi yang baik di antara kelebihan dan kekurangan pembelajaran terawasi dan tidak terawasi. Ini juga memastikan bahwa sejumlah besar data yang dihasilkan atau tersedia dapat digunakan dalam satu model atau yang lain untuk mendapatkan wawasan yang berarti. Penggunaan model jenis ini hanya akan meningkat di tahun-tahun mendatang.
Pembelajaran mesin adalah salah satu teknologi paling berpengaruh di dunia. Itulah alasan besar mengapa ini sangat populer saat ini.
Banyak industri menggunakan pembelajaran mesin untuk tujuan yang berbeda sehingga permintaan meningkat dari hari ke hari. Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang karir di Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan, lihat IIIT-B dan Diploma PG tingkat atas dalam Pembelajaran Mesin dan Program AI.
Pelajari Kursus ML dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.
