Введение в полуконтролируемое обучение [Лучшие приложения в современном мире]
Опубликовано: 2021-01-29Машинное обучение было модным словечком последнего десятилетия. Сейчас очень мало областей, в которых магия машинного обучения не очевидна. В настоящее время машинное обучение используется более широко, чем когда-либо, особенно в очень прибыльном рекламном бизнесе.
Каждый раз, когда вы посещаете веб-сайт, каждый раз, когда вы ищете определенный термин в Интернете, генерируемые вами данные «узнаются». Затем эти данные используются для предоставления вам целевой рекламы, гарантируя, что каждый пользователь получает разную рекламу, независимо от того, какую веб-страницу посещает пользователь.
Оглавление
Как работает машинное обучение
Так как же работает машинное обучение? В своей работе машинное обучение очень похоже на человеческий мозг. Его данные постоянно обновляются, и он всегда учится на новой информации, которую получает. Машинное обучение включает в себя два типа наборов — тестовый набор и обучающий набор. Обучающий набор — это, по сути, набор данных, который представляет все данные, для которых модель машинного обучения будет делать прогнозы.
Важно отметить, что у нас есть информация для обучающих и тестовых наборов для прогнозирования полных данных. Как только созданная вами модель машинного обучения распознает шаблон в обучающем наборе, она проверяется на эффективность на тестовом наборе. Это продолжается до тех пор, пока модель не достигнет определенного уровня эффективности.
Типы машинного обучения
Машинное обучение имеет свои типы. Двумя основными типами машинного обучения являются следующие.
- Контролируемое обучение
- Неконтролируемое обучение
В своей ранней форме и в той форме, в которой оно было объяснено в предыдущем разделе, машинное обучение, как правило, было синонимом обучения с учителем до недавнего времени в обучении с учителем. Обучающий набор и тестовый набор будут иметь помеченные данные.
Размеченные данные — это тип данных, в котором все важные поля данных, включая поле, которое должно быть предсказано моделью, должным образом помечены, чтобы модель могла эффективно обучаться. Обучение с учителем полностью основано на опыте и отлично подходит, если вы хотите оптимизировать производительность своей модели.
Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором все данные не помечены. Скорее, модель машинного обучения получает полную свободу действий, чтобы различать шаблоны среди предоставленных ей данных. Неконтролируемое обучение часто может привести к непредсказуемым результатам и даже помочь обнаружить новые закономерности в больших наборах данных. Данные, которые вы обычно получаете, редко будут помечены, а модели обучения без учителя предназначены для немаркированных данных.
Полуконтролируемое обучение
Как контролируемое, так и неконтролируемое обучение имеет ряд недостатков. Самым большим и наиболее очевидным недостатком обучения с учителем является тот факт, что большинство данных не имеют маркировки. Чтобы контролируемое обучение работало с набором данных, все данные часто приходится извлекать и маркировать вручную, что является требовательным процессом и может свести на нет все преимущества использования машинного обучения для ваших данных.
Обучение без учителя не требует размеченных данных, но база потенциальных приложений для обучения без учителя, к сожалению, весьма ограничена.
Полууправляемое обучение — это тип машинного обучения, который обеспечивает отличный промежуточный путь между обучением с учителем и обучением без учителя. По общему признанию, частично контролируемое обучение немного отклоняется в сторону контролируемого конца спектра машинного обучения. Необходимым условием для любой модели обучения с полуучителем является набор неразмеченных данных, из которых небольшое количество данных было извлечено и размечено вручную.
Это значительное преимущество по сравнению с полностью контролируемой моделью, в которой все данные должны быть помечены. Следовательно, частично контролируемое обучение связано с экономией средств, а также времени. По сравнению с неконтролируемой моделью контролируемая модель, если она используется даже с небольшим объемом размеченных данных, может сократить вычислительные ресурсы и повысить точность модели.
Предположения о неконтролируемом обучении
Когда речь идет о каком-либо использовании немаркированных данных, они должны быть каким-то образом связаны с базовыми данными. При использовании полууправляемой модели машинного обучения делаются определенные предположения о данных. Эти предположения следующие.
Предположение о непрерывности: это предположение о том, что точки на точечной диаграмме, представляющие все данные ближе друг к другу, с большей вероятностью будут иметь одну и ту же метку. Это также основное предположение, обычно используемое для моделей обучения с учителем. Это предположение позволяет модели с полууправлением легко формировать четкие границы решений.
Допущение кластера: предполагается, что данные имеют естественную склонность к образованию кластеров и что точки данных, являющиеся частью одного и того же кластера, имеют одинаковую метку. Однако в этом предположении есть одно предостережение: два или более кластера могут также иметь данные, принадлежащие одной и той же метке. Это предположение очень полезно в алгоритмах кластеризации. Это очень похоже на предыдущее предположение и может рассматриваться как частный случай предположения о непрерывности. Предположение о кластерах очень полезно, когда требуется определение границ решений, аналогично предположению о непрерывности.
Предположение о многообразии: предполагается, что размеры многообразия входного пространства значительно выше, чем размеры, на которых лежат данные. Как только это предположение было сделано, он пометил, и немаркированные данные могут быть изучены в соответствии с общим многообразием. После того, как коллектор установлен, можно измерить плотность и расстояние между точками данных. Это полезное допущение, когда количество измерений в данных очень велико и повторяет, что количество измерений, управляющих категоризацией данных по разным меткам, будет сравнительно меньше.
Читайте также: Модели машинного обучения
Приложения полуконтролируемого обучения
Основная претензия к неконтролируемому обучению заключается в том, что количество потенциальных приложений довольно мало. Результаты, полученные с помощью неконтролируемой модели, часто могут быть довольно избыточными или непригодными для использования. Для сравнения, полуконтролируемое обучение имеет надежный набор приложений, в которых его можно использовать.
Классификация контента в Интернете: Интернет — это огромное количество веб-страниц, и нельзя ожидать, что каждая страница будет помечена и будет содержать все данные для нужной вам области. Однако в то же время верно то, что с течением времени некоторое меньшинство веб-страниц будет помечено тем или иным измерением.
Это можно использовать для классификации веб-страниц. Набор помеченных веб-страниц можно использовать для прогнозирования меток всех других веб-страниц, которые вам нужны. Несколько поисковых систем используют полуконтролируемую модель обучения для маркировки и ранжирования веб-страниц в результатах поиска, включая Google.
Анализ изображений и аудио. Анализ изображений и аудио является одним из наиболее распространенных применений моделей обучения с полуучителем. Этот тип данных обычно не имеет маркировки. Человеческий опыт может маркировать небольшую часть данных вместо того, чтобы классифицировать каждое изображение или аудиозапись для определенного поля в течение нескольких дней и месяцев. Как только эта небольшая часть данных будет классифицирована, вы можете просто использовать обученный алгоритм для классификации всех других данных, которые у вас есть.
Классификация белковых последовательностей: это относительно новое применение полуконтролируемого обучения. Белковые последовательности содержат много аминокислот, и нецелесообразно анализировать каждую белковую последовательность и классифицировать ее как тот или иной тип. Эта задача может быть легко выполнена с использованием полуконтролируемого обучения. Все, что вам нужно, — это база данных белков, уже разделенных блестками, а сама модель может секвенировать остальные.
Заключение
Обучение с полуучителем предлагает большую умеренность среди преимуществ и недостатков обучения с учителем и без учителя. Это также гарантирует, что большой объем сгенерированных или доступных данных может быть использован в той или иной модели для получения значимой информации. Использование этого типа модели, вероятно, только увеличится в ближайшие годы.
Машинное обучение — одна из самых влиятельных технологий в мире. Это большая причина, почему он так популярен в наши дни.
Многие отрасли используют машинное обучение для разных целей, поэтому спрос растет день ото дня. Если вы хотите узнать больше о карьере в области машинного обучения и искусственного интеллекта, ознакомьтесь с IIIT-B и дипломом PG upGrad по программе машинного обучения и искусственного интеллекта.
Изучите курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
