Yarı Denetimli Öğrenmeye Giriş [Günümüz Dünyasındaki En İyi Uygulamalar]
Yayınlanan: 2021-01-29Makine öğrenimi son on yılın moda sözcüğüydü. Artık makine öğreniminin büyüsünün belirgin olmadığı çok az alan var. Özellikle son derece kazançlı reklamcılık işinde, makine öğrenimi artık her zamankinden daha yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bir web sitesini her ziyaret ettiğinizde, internette belirli bir terimi her aradığınızda, ürettiğiniz veriler 'öğrenilir'. Bu veriler daha sonra, kullanıcının ziyaret ettiği web sayfasından bağımsız olarak her kullanıcının farklı reklamlar almasını sağlayarak size hedefli reklamcılık sağlamak için kullanılır.
İçindekiler
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?
Peki makine öğrenimi nasıl çalışır? Çalışmalarında, makine öğrenimi insan beynine çok benzer. Verileri sürekli güncellenir ve her zaman aldığı yeni bilgilerden öğrenir. Makine öğrenimi iki tür küme içerir - bir test seti ve bir eğitim seti. Eğitim seti, temel olarak, makine öğrenme modelinin tahminlerde bulunacağı tüm verileri temsil eden bir veri setidir.
Daha da önemlisi, tüm verileri tahmin etmek için eğitim ve test setleri için bilgilere sahibiz. Oluşturduğunuz makine öğrenimi modeli eğitim setinde bir kalıp tanıdığında, test setinde etkinliği test edilir. Bu ileri geri, model belirli bir etkinlik düzeyine ulaşana kadar devam eder.
Makine Öğrenimi Türleri
Makine öğreniminin kendi türleri vardır. İki ana makine öğrenimi türü şunlardır.
- Denetimli Öğrenme
- Denetimsiz Öğrenme
İlk biçiminde ve önceki bölümde açıklandığı haliyle, makine öğrenimi, çok kısa bir süre öncesine kadar denetimli öğrenmede genellikle denetimli öğrenme ile eş anlamlıydı. Eğitim seti ve test seti, etiketlenmiş verilere sahip olacaktır.
Etiketlenmiş veriler, modelin etkili bir şekilde öğrenebilmesi için model tarafından tahmin edilecek alan da dahil olmak üzere tüm önemli veri alanlarının usulüne uygun olarak etiketlendiği veri türüdür. Denetimli öğrenme tamamen deneyime dayalı öğrenmedir ve modelinizin performansını optimize etmek istiyorsanız harikadır.
Denetimsiz öğrenme, tüm verilerin etiketlenmemiş olduğu makine öğrenimi türüdür. Bunun yerine, makine öğrenimi modeline, kendisine sağlanan veriler arasından kalıpları ayırt etmesi için serbest dizgin verilir. Denetimsiz öğrenme genellikle öngörülemeyen sonuçlar ortaya çıkarabilir ve hatta büyük veri kümelerinde yeni kalıpların keşfedilmesine yardımcı olabilir. Genel olarak alacağınız veriler nadiren etiketlenir ve denetimsiz öğrenme modelleri etiketlenmemiş veriler içindir.
Yarı Denetimli Öğrenme
Hem denetimli öğrenmenin hem de denetimsiz öğrenmenin çeşitli dezavantajları vardır. Denetimli öğrenmenin en büyük ve en belirgin dezavantajı, çoğu verinin etiketlenmemiş olmasıdır. Denetimli öğrenmenin bir dizi veri üzerinde çalışmasını sağlamak için, genellikle tüm verilerin ayıklanması ve elle etiketlenmesi gerekir; bu, zahmetli bir süreçtir ve verilerinizde makine öğrenimi kullanmanın tüm avantajlarını geçersiz kılabilir.
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmiş veriler gerektirmez, ancak tamamen denetimsiz öğrenme için potansiyel uygulamaların temeli ne yazık ki oldukça sınırlıdır.
Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasında harika bir orta yol sağlayan bir makine öğrenimi türüdür. Kuşkusuz, yarı denetimli öğrenme, makine öğrenimi yelpazesinin denetimli ucuna doğru biraz sapar. Herhangi bir yarı-denetimli öğrenme modeli için ön koşul, içinden küçük miktarda verinin çıkarıldığı ve manuel olarak etiketlendiği bir etiketlenmemiş veri kümesidir.
Bu, tüm verilerin etiketlenmesi gereken tamamen denetlenen bir modele göre önemli bir avantajdır. Bu nedenle, yarı denetimli öğrenme, zamandan olduğu kadar maliyetten de tasarruf sağlar. Denetimsiz bir modelle karşılaştırıldığında, denetimli bir model, az miktarda etiketlenmiş veriyle bile kullanılırsa, hesaplama kaynaklarını ve modelin doğruluğundaki iyileştirmeleri azaltabilir.
Denetimsiz Öğrenmenin Varsayımları
Etiketlenmemiş verilerin herhangi bir kullanımı söz konusu olduğunda, bir şekilde temel alınan verilerle ilişkilendirilmelidir. Yarı denetimli bir makine öğrenimi modeli kullanıldığında, verilerle ilgili belirli varsayımlar yapılır. Bu varsayımlar aşağıdaki gibidir.
Süreklilik Varsayımı: Bu, birbirine daha yakın olan tüm verileri temsil eden bir dağılım grafiği üzerindeki noktaların aynı etikete sahip olma olasılığının daha yüksek olduğu bir varsayımdır. Bu aynı zamanda genellikle denetimli öğrenme modelleri için kullanılan önemli bir varsayımdır. Bu varsayım, yarı denetimli modelin okunaklı karar sınırları oluşturmasını kolaylaştırır.
Küme Varsayımı: Bu, verilerin kümeler oluşturmak için doğal bir tercihi olduğunu ve aynı kümenin parçası olan veri noktalarının aynı etikete sahip olduğunu varsayar. Ancak, bu varsayımın bir uyarısı, iki veya daha fazla kümenin aynı etikete ait verilere de sahip olabileceğidir. Bu varsayım, kümeleme algoritmalarında çok kullanışlıdır. Bu, önceki varsayıma çok benzer ve süreklilik varsayımının özel bir durumu olarak ele alınabilir. Küme varsayımı, süreklilik varsayımına benzer şekilde, karar sınırlarının belirlenmesi gerektiğinde çok faydalıdır.
Manifold Varsayım: Bu, giriş uzayının manifoldunun boyutlarının, verilerin üzerinde bulunduğundan önemli ölçüde daha yüksek olduğunu varsayar. Bu varsayım yapıldıktan sonra etiketlenir ve etiketlenmemiş veriler ortak manifolda göre öğrenilebilir. Manifold oluşturulduktan sonra, verilerin noktaları arasındaki yoğunluklar ve mesafe ölçülebilir. Bu, verilerdeki boyutların sayısı çok yüksek olduğunda ve farklı etiketlere veri sınıflandırmasını yöneten boyutların sayısının nispeten daha düşük olacağı yinelendiğinde yararlı bir varsayımdır.
Ayrıca Okuyun: Makine Öğrenimi Modelleri
Yarı Denetimli Öğrenme Uygulamaları
Denetimsiz öğrenmeyle ilgili büyük bir şikayet, potansiyel uygulamaların sayısının oldukça düşük olmasıdır. Denetimsiz bir model aracılığıyla elde edilen sonuçlar çoğu zaman gereksiz veya kullanılamaz olabilir. Buna karşılık, yarı denetimli öğrenme, kullanılabileceği sağlam bir dizi uygulamaya sahiptir.
İnternette İçeriğin Sınıflandırılması: İnternet, geniş bir web sayfası hazinesidir ve her sayfanın etiketlenmesi ve istediğiniz alan için tüm verilere sahip olması beklenemez. Ancak, aynı zamanda, yıllar içinde, web sayfalarının bazı azınlığının şu veya bu boyut için etiketlendiği de doğrudur.
Bu, web sayfalarının sınıflandırılması için kullanılabilir. İhtiyacınız olan diğer tüm web sayfalarının etiketini tahmin etmek için bir dizi etiketli web sayfası kullanılabilir. Birkaç arama motoru, Google dahil olmak üzere arama sonuçlarında web sayfalarını etiketlemek ve sıralamak için yarı denetimli bir öğrenme modeli kullanır.
Görüntü ve Ses Analizi: Görüntü ve ses analizi , yarı denetimli öğrenme modellerinin en yaygın kullanımları arasındadır. Bu tür veriler genellikle etiketsizdir. İnsan uzmanlığı, belirli bir alan için her bir görüntüyü veya ses parçasını günler ve aylar boyunca sınıflandırmak yerine, verilerin küçük bir bölümünü etiketleyebilir. Bu küçük veri oranı sınıflandırıldıktan sonra, sahip olduğunuz diğer tüm verileri sınıflandırmak için eğitilmiş algoritmayı kullanabilirsiniz.
Protein Dizilerinin Sınıflandırılması: Bu, yarı denetimli öğrenmenin nispeten yeni bir uygulamasıdır. Protein dizileri birçok amino asit içerir ve her protein dizisini analiz etmek ve onu bir tür veya diğeri olarak sınıflandırmak pratik değildir. Bu görev, yarı denetimli öğrenme kullanımıyla kolayca tamamlanabilir. Tek ihtiyacınız olan, halihazırda paylaştırılmış proteinlerin bir veri tabanı ve modelin kendisi geri kalanını sıralayabilir.
Çözüm
Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz öğrenmenin avantajları ve dezavantajları arasında büyük bir ılımlılık sunar. Ayrıca, anlamlı içgörüler elde etmek için büyük miktarda üretilen veya mevcut verilerin bir modelde veya diğerinde kullanılabilmesini sağlar. Bu tür bir modelin kullanımının sadece önümüzdeki yıllarda artması muhtemeldir.
Makine öğrenimi, dünyadaki en etkili teknolojilerden biridir. Bugünlerde bu kadar popüler olmasının büyük bir nedeni bu.
Birçok endüstri, makine öğrenimini farklı amaçlar için kullanır, bu nedenle talep her geçen gün artar. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanındaki kariyerler hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, IIIT-B ve upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Programındaki PG Diplomasına göz atın.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.
