Introduzione all'apprendimento semi-supervisionato [Le migliori applicazioni nel mondo di oggi]
Pubblicato: 2021-01-29L'apprendimento automatico è stata la parola d'ordine dell'ultimo decennio. Ci sono pochissimi domini ora in cui la magia dell'apprendimento automatico non è evidente. Soprattutto nel settore pubblicitario altamente redditizio, l'apprendimento automatico è ora utilizzato più ampiamente che mai.
Ogni volta che visiti un sito Web, ogni volta che cerchi un termine particolare su Internet, i dati che generi vengono "appresi". Questi dati vengono quindi utilizzati per fornirti pubblicità mirata, assicurando che ogni utente riceva annunci pubblicitari diversi, indipendentemente dalla pagina web visitata dall'utente.
Sommario
Come funziona l'apprendimento automatico
Quindi, come funziona l'apprendimento automatico? Nel suo lavoro, l'apprendimento automatico è molto simile al cervello umano. I suoi dati sono continuamente aggiornati e impara sempre dalle nuove informazioni che riceve. L'apprendimento automatico prevede due tipi di set: un set di test e un set di addestramento. Il set di addestramento è fondamentalmente un insieme di dati che rappresenta tutti i dati per i quali il modello di apprendimento automatico farà previsioni.
È importante sottolineare che abbiamo le informazioni per i set di addestramento e test per prevedere i dati completi. Una volta che il modello di apprendimento automatico che hai creato ha riconosciuto un modello nel set di addestramento, viene testato per verificarne l'efficacia sul set di test. Questo avanti e indietro continua fino a quando il modello raggiunge un particolare livello di efficacia.
Tipi di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico ha i suoi tipi. I due principali tipi di apprendimento automatico sono i seguenti.
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento senza supervisione
Nella sua prima forma e nella forma in cui è stato spiegato nella sezione precedente, l'apprendimento automatico era generalmente sinonimo di apprendimento supervisionato fino a non molto tempo fa nell'apprendimento supervisionato. Il set di allenamento e il set di test avranno entrambi dati etichettati.
I dati etichettati sono il tipo di dati in cui tutti i campi dati importanti, incluso il campo che deve essere previsto dal modello, sono debitamente etichettati in modo che il modello possa apprendere in modo efficace. L'apprendimento supervisionato è interamente basato sull'esperienza ed è ottimo se desideri ottimizzare le prestazioni del tuo modello.
L'apprendimento non supervisionato è il tipo di apprendimento automatico in cui tutti i dati sono privi di etichetta. Piuttosto, il modello di apprendimento automatico ha libero sfogo per distinguere i modelli tra i dati forniti. L'apprendimento senza supervisione può spesso generare risultati imprevedibili e persino aiutare a scoprire nuovi modelli in ampi set di dati. I dati che generalmente riceverai saranno raramente etichettati e i modelli di apprendimento senza supervisione sono pensati per dati non etichettati.
Apprendimento semi-supervisionato
Ci sono diversi svantaggi sia nell'apprendimento supervisionato che nell'apprendimento non supervisionato. Lo svantaggio più grande e più evidente dell'apprendimento supervisionato è il fatto che la maggior parte dei dati non è etichettata. Per far funzionare l'apprendimento supervisionato su un insieme di dati, tutti i dati devono spesso essere estratti ed etichettati manualmente, il che è un processo impegnativo e potrebbe annullare tutti i vantaggi dell'utilizzo dell'apprendimento automatico sui tuoi dati.
L'apprendimento non supervisionato non richiede dati etichettati, ma la base di potenziali applicazioni per l'apprendimento puramente non supervisionato è, sfortunatamente, piuttosto limitata.
L'apprendimento semi-supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che fornisce un ottimo percorso intermedio tra l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato. Certo, l'apprendimento semi-supervisionato vira un po' verso l'estremità supervisionata dello spettro dell'apprendimento automatico. Il prerequisito per qualsiasi modello di apprendimento semi-supervisionato è un insieme di dati non etichettati, da cui una quantità minore di dati è stata estratta ed etichettata manualmente.
Questo è un vantaggio significativo rispetto a un modello puramente supervisionato, in cui tutti i dati devono essere etichettati. Pertanto, l'apprendimento semi-supervisionato è associato a un risparmio di costi oltre che di tempo. Rispetto a un modello non supervisionato, un modello supervisionato, se utilizzato anche con una piccola quantità di dati etichettati, può ridurre le risorse di calcolo e migliorare l'accuratezza del modello.
I presupposti dell'apprendimento non supervisionato
Quando è coinvolto un qualsiasi utilizzo di dati senza etichetta, deve essere associato in qualche modo ai dati sottostanti. Quando si utilizza un modello di apprendimento automatico semi-supervisionato, vengono fatte alcune ipotesi sui dati. Queste ipotesi sono le seguenti.
Presupposto di continuità: si tratta di un presupposto per cui è più probabile che i punti su un grafico a dispersione che rappresentano tutti i dati più vicini tra loro abbiano la stessa etichetta. Questo è anche un presupposto importante generalmente utilizzato per i modelli di apprendimento supervisionato. Questa ipotesi rende facile per il modello semi-supervisionato formare confini decisionali leggibili.
Assunzione del cluster: presuppone che i dati abbiano una naturale predilezione a formare cluster e che i punti dati che fanno parte dello stesso cluster abbiano la stessa etichetta. Tuttavia, un avvertimento su questo presupposto è che due o più cluster possono anche avere dati che appartengono alla stessa etichetta. Questa ipotesi è di grande utilità negli algoritmi di clustering. Questo è molto simile all'ipotesi precedente e può essere trattato come un caso speciale dell'ipotesi di continuità. L'assunzione del cluster è di grande utilità quando è richiesta la determinazione dei confini delle decisioni, in modo simile all'assunzione della continuità.
Assunzione del collettore: questo presuppone che le dimensioni del collettore dello spazio di input siano significativamente superiori a quelle su cui si trovano i dati. Una volta che questa ipotesi è stata fatta, i dati etichettati e non etichettati possono essere appresi secondo la varietà comune. Una volta stabilito il collettore, è possibile misurare le densità e la distanza tra i punti dei dati. Questo è un presupposto utile quando il numero di dimensioni nei dati è molto elevato e si ripete che il numero di dimensioni che regolano la categorizzazione dei dati in etichette diverse sarà relativamente inferiore.
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Applicazioni dell'apprendimento semi-supervisionato
Una delle principali lamentele con l'apprendimento non supervisionato è che il numero di potenziali applicazioni è piuttosto basso. I risultati ottenuti attraverso un modello non supervisionato possono spesso essere piuttosto ridondanti o inutilizzabili. In confronto, l'apprendimento semi-supervisionato ha un solido insieme di applicazioni in cui può essere utilizzato.
La classificazione dei contenuti su Internet: Internet è un vasto tesoro di pagine Web e non ci si può aspettare che ogni pagina sia etichettata e contenga tutti i dati per il campo che desideri. Tuttavia, allo stesso tempo, è vero che nel corso degli anni, alcune minoranze di pagine web saranno state etichettate per una dimensione o per l'altra.
Questo può essere utilizzato per la classificazione delle pagine web. Un insieme di pagine Web etichettate può essere utilizzato per prevedere l'etichetta di tutte le altre pagine Web di cui hai bisogno. Diversi motori di ricerca utilizzano un modello di apprendimento semi-supervisionato per etichettare e classificare le pagine Web nei risultati di ricerca, incluso Google.
Analisi di immagini e audio : l'analisi di immagini e audio è tra gli usi più comuni dei modelli di apprendimento semi-supervisionato. Questo tipo di dati è in genere senza etichetta. L'esperienza umana può etichettare una percentuale minore dei dati invece di classificare ogni immagine o pezzo di audio per un campo particolare nell'arco di giorni e mesi. Una volta che questa piccola parte di dati è stata classificata, puoi semplicemente utilizzare l'algoritmo addestrato per classificare tutti gli altri dati che hai.
Classificazione delle sequenze proteiche: questa è un'applicazione relativamente nuova dell'apprendimento semi-supervisionato. Le sequenze proteiche contengono molti amminoacidi ed è poco pratico analizzare ogni sequenza proteica e classificarla come un tipo o l'altro. Questo compito può essere facilmente completato con l'uso dell'apprendimento semi-supervisionato. Tutto ciò di cui hai bisogno è un database di proteine già con lustrini e il modello stesso può sequenziare il resto.
Conclusione
L'apprendimento semi-supervisionato offre una grande moderazione tra i vantaggi e gli svantaggi dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato. Garantisce inoltre che una grande quantità di dati generati o disponibili possa essere utilizzata in un modello o nell'altro per ottenere informazioni significative. È probabile che l'uso di questo tipo di modello aumenterà solo nei prossimi anni.
L'apprendimento automatico è una delle tecnologie più influenti al mondo. Questo è un grande motivo per cui è così popolare al giorno d'oggi.
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