Introdução à aprendizagem semisupervisionada [Principais aplicações no mundo de hoje]
Publicados: 2021-01-29Machine learning foi a palavra de ordem da última década. Existem muito poucos domínios agora em que a magia do aprendizado de máquina não é evidente. Especialmente no negócio de publicidade altamente lucrativo, o aprendizado de máquina está agora em uso mais amplamente do que nunca.
Toda vez que você visita um site, toda vez que você pesquisa um termo específico na internet, os dados que você gera são 'aprendidos'. Esses dados são usados para fornecer publicidade direcionada, garantindo que cada usuário receba anúncios diferentes, independentemente da página da Web que o usuário visita.
Índice
Como funciona o aprendizado de máquina
Então, como funciona o aprendizado de máquina? Em seu trabalho, o aprendizado de máquina é muito semelhante ao cérebro humano. Seus dados são atualizados continuamente e está sempre aprendendo com as novas informações que recebe. O aprendizado de máquina envolve dois tipos de conjuntos – um conjunto de teste e um conjunto de treinamento. O conjunto de treinamento é basicamente um conjunto de dados que representa todos os dados para os quais o modelo de aprendizado de máquina fará previsões.
É importante ressaltar que temos as informações para os conjuntos de treinamento e teste para prever os dados completos. Depois que o modelo de aprendizado de máquina que você criou reconhece um padrão no conjunto de treinamento, ele é testado quanto à eficácia no conjunto de teste. Esse vai e vem continua até que o modelo atinja um determinado nível de eficácia.
Tipos de aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina tem seus próprios tipos. Os dois principais tipos de aprendizado de máquina são os seguintes.
- Aprendizado Supervisionado
- Aprendizado não supervisionado
Em sua forma inicial e na forma em que foi explicado na seção anterior, o aprendizado de máquina era geralmente sinônimo de aprendizado supervisionado até pouco tempo atrás no aprendizado supervisionado. O conjunto de treinamento e o conjunto de teste terão dados rotulados.
Dados rotulados são o tipo de dados em que todos os campos de dados importantes, incluindo o campo que deve ser previsto pelo modelo, são devidamente rotulados para que o modelo possa aprender de forma eficaz. O aprendizado supervisionado é totalmente baseado na experiência e é ótimo se você deseja otimizar o desempenho do seu modelo.
O aprendizado não supervisionado é o tipo de aprendizado de máquina no qual todos os dados não são rotulados. Em vez disso, o modelo de aprendizado de máquina recebe rédea solta para distinguir padrões entre os dados fornecidos a ele. O aprendizado não supervisionado geralmente pode gerar resultados imprevisíveis e até mesmo ajudar a descobrir novos padrões em grandes conjuntos de dados. Os dados que você geralmente receberá raramente serão rotulados, e os modelos de aprendizado não supervisionados destinam-se a dados não rotulados.
Aprendizagem semi-supervisionada
Existem várias desvantagens tanto para o aprendizado supervisionado quanto para o aprendizado não supervisionado. A maior e mais evidente desvantagem do aprendizado supervisionado é o fato de que a maioria dos dados não é rotulada. Para fazer o aprendizado supervisionado funcionar em um conjunto de dados, todos os dados geralmente precisam ser extraídos e rotulados manualmente, o que é um processo exigente e pode anular todos os benefícios de usar o aprendizado de máquina em seus dados.
O aprendizado não supervisionado não requer dados rotulados, mas a base de aplicações potenciais para o aprendizado puramente não supervisionado é, infelizmente, bastante limitada.
O aprendizado semi-supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que fornece um ótimo caminho intermediário entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. Reconhecidamente, o aprendizado semi-supervisionado se desvia um pouco para a extremidade supervisionada do espectro de aprendizado de máquina. O pré-requisito para qualquer modelo de aprendizado semissupervisionado é um conjunto de dados não rotulados, dos quais uma pequena quantidade de dados foi extraída e rotulada manualmente.
Este é um benefício significativo em relação a um modelo puramente supervisionado, no qual todos os dados precisam ser rotulados. Assim, o aprendizado semi-supervisionado está associado à economia de custos e de tempo. Em comparação com um modelo não supervisionado, um modelo supervisionado, se usado mesmo com uma pequena quantidade de dados rotulados, pode reduzir os recursos computacionais e melhorar a precisão do modelo.
Os pressupostos da aprendizagem não supervisionada
Quando qualquer uso de dados não rotulados está envolvido, ele deve estar associado de alguma forma aos dados subjacentes. Ao usar um modelo de aprendizado de máquina semissupervisionado, certas suposições sobre os dados são feitas. Essas suposições são as seguintes.
Suposição de Continuidade: Esta é uma suposição de que pontos em um gráfico de dispersão representando todos os dados mais próximos uns dos outros são mais propensos a ter o mesmo rótulo. Essa também é uma suposição importante geralmente usada para modelos de aprendizado supervisionado. Essa suposição torna mais fácil para o modelo semi-supervisionado formar limites de decisão legíveis.
Suposição de cluster: Isso pressupõe que os dados tenham uma predileção natural para formar clusters e que os pontos de dados que fazem parte do mesmo cluster tenham o mesmo rótulo. No entanto, uma ressalva para essa suposição é que dois ou mais clusters também podem ter dados que pertencem ao mesmo rótulo. Essa suposição é de grande utilidade em algoritmos de agrupamento. Isso é muito semelhante à suposição anterior e pode ser tratado como um caso especial da suposição de continuidade. A suposição de cluster é de grande utilidade quando a determinação de limites de decisão é necessária, semelhante à suposição de continuidade.
Suposição do Manifold: Isso pressupõe que as dimensões do manifold do espaço de entrada são significativamente maiores do que aquelas em que os dados se encontram. Uma vez que essa suposição foi feita, ele rotulou e os dados não rotulados podem ser aprendidos de acordo com o coletor comum. Uma vez que a variedade foi estabelecida, densidades e distâncias entre os pontos dos dados podem ser medidas. Essa é uma suposição útil quando o número de dimensões nos dados é muito alto e itera que o número de dimensões que governam a categorização de dados em diferentes rótulos será comparativamente menor.
Leia também: Modelos de aprendizado de máquina
Aplicações da Aprendizagem Semi-Supervisionada
Uma grande reclamação com o aprendizado não supervisionado é que o número de aplicações potenciais é bastante baixo. Os resultados obtidos através de um modelo não supervisionado muitas vezes podem ser bastante redundantes ou inutilizáveis. Em comparação, o aprendizado semissupervisionado possui um conjunto robusto de aplicações onde pode ser utilizado.
A Classificação do Conteúdo na Internet: A Internet é um vasto acervo de páginas da Web, e não se pode esperar que cada página seja rotulada e tenha todos os dados para o campo que você deseja. No entanto, ao mesmo tempo, é verdade que, ao longo dos anos, uma minoria de páginas da Web terá sido rotulada para uma dimensão ou outra.
Isso pode ser usado para a classificação de páginas da web. Um conjunto de páginas da Web rotuladas pode ser usado para prever o rótulo de todas as outras páginas da Web de que você precisa. Vários mecanismos de pesquisa usam um modelo de aprendizado semissupervisionado para rotular e classificar páginas da Web em seus resultados de pesquisa, incluindo o Google.
Análise de imagem e áudio: A análise de imagens e áudio está entre os usos mais comuns de modelos de aprendizagem semi-supervisionados. Esse tipo de dados geralmente não é rotulado. A experiência humana pode rotular uma proporção menor dos dados em vez de classificar cada imagem ou áudio para um campo específico ao longo de dias e meses. Uma vez que essa pequena proporção de dados tenha sido classificada, você pode simplesmente utilizar o algoritmo treinado para classificar todos os outros dados que você possui.
Classificação de Sequências de Proteínas: Esta é uma aplicação relativamente nova de aprendizagem semi-supervisionada. As sequências de proteínas contêm muitos aminoácidos e é impraticável analisar todas as sequências de proteínas e classificá-las como um tipo ou outro. Esta tarefa pode ser facilmente concluída com o uso de aprendizagem semi-supervisionada. Tudo o que você precisa é de um banco de dados de proteínas já com lantejoulas, e o próprio modelo pode sequenciar o resto.
Conclusão
O aprendizado semissupervisionado oferece grande moderação entre as vantagens e desvantagens do aprendizado supervisionado e não supervisionado. Também garante que uma grande quantidade de dados gerados ou disponíveis possa ser usada em um modelo ou outro para obter insights significativos. A utilização deste tipo de modelo só deverá aumentar nos próximos anos.
O aprendizado de máquina é uma das tecnologias mais influentes do mundo. Essa é uma grande razão pela qual é tão popular hoje em dia.
Muitas indústrias empregam aprendizado de máquina para diferentes propósitos, de modo que a demanda aumenta a cada dia. Se você quiser saber mais sobre carreiras em Machine Learning e Inteligência Artificial, confira o IIIT-B e o PG Diploma in Machine Learning and AI Program da upGrad.
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