半监督学习简介 [当今世界的热门应用]
已发表: 2021-01-29机器学习是过去十年的流行语。 现在很少有领域机器学习的魔力不明显。 尤其是在利润丰厚的广告业务中，机器学习现在的应用比以往任何时候都更广泛。
每次您访问一个网站，每次您在互联网上搜索特定术语时，您生成的数据都是“学习的”。 然后使用这些数据为您提供有针对性的广告，确保每个用户收到不同的广告，而不管用户访问的网页是什么。
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机器学习是如何工作的
那么机器学习是如何工作的呢？ 在其工作中，机器学习与人脑非常相似。 它的数据不断更新，它总是从它收到的新信息中学习。 机器学习涉及两种类型的集合——测试集和训练集。 训练集基本上是一组数据，代表机器学习模型将对其进行预测的所有数据。
重要的是，我们有训练和测试集的信息来预测完整的数据。 一旦您构建的机器学习模型在训练集中识别出一个模式，就会在测试集上对其功效进行测试。 这种来回一直持续到模型达到特定的功效水平。
机器学习的类型
机器学习有自己的类型。 机器学习的两种主要类型如下。
- 监督学习
- 无监督学习
在其早期形式和上一节中解释的形式中，机器学习通常是监督学习的同义词，直到不久前的监督学习。 训练集和测试集都将具有标记数据。
标注数据是一种数据类型，其中所有重要的数据字段，包括模型要预测的字段，都被适当地标记，以便模型可以有效地学习。 监督学习完全是基于经验的学习，如果您希望优化模型的性能，这是非常棒的。
无监督学习是一种机器学习类型，其中所有数据都没有标记。 相反，机器学习模型可以自由地从提供给它的数据中区分模式。 无监督学习通常会产生不可预测的结果，甚至有助于在大量数据中发现新模式。 您通常会收到的数据很少被标记，无监督学习模型适用于未标记的数据。
半监督学习
监督学习和无监督学习都有几个缺点。 监督学习最大和最明显的缺点是大多数数据没有标记。 为了在一组数据上进行监督学习，通常必须提取所有数据并手动标记，这是一个严格的过程，并且可能会抵消对您的数据使用机器学习的所有好处。
无监督学习不需要标记数据，但不幸的是，纯无监督学习的潜在应用基础相当有限。
半监督学习是一种机器学习，它在监督学习和无监督学习之间提供了一条很好的中间路径。 诚然，半监督学习有点转向机器学习范围的监督端。 任何半监督学习模型的先决条件是一组未标记的数据，其中少量数据已被提取并手动标记。
与需要标记所有数据的纯监督模型相比，这是一个显着的优势。 因此，半监督学习与节省成本和时间有关。 与无监督模型相比，监督模型即使与少量标记数据一起使用，也可以减少计算资源并提高模型的准确性。
无监督学习的假设
当涉及对未标记数据的任何使用时，它必须以某种方式与基础数据相关联。 在使用半监督机器学习模型时，会对数据做出某些假设。 这些假设如下。
连续性假设：这是一个假设，散点图上的点代表所有彼此更接近的数据，更有可能具有相同的标签。 这也是监督学习模型通常使用的一个主要假设。 这个假设使得半监督模型很容易形成清晰的决策边界。
集群假设：假设数据具有形成集群的自然偏好，并且属于同一集群的数据点具有相同的标签。 然而，这个假设的一个警告是，两个或多个集群也可能有属于同一个标签的数据。 这个假设在聚类算法中很有用。 这与前面的假设非常相似，可以视为连续性假设的一种特殊情况。 当需要确定决策边界时，集群假设非常有用，类似于连续性假设。
流形假设：假设输入空间流形的维度明显高于数据所在的维度。 一旦做出这个假设，他就可以根据通用流形学习标记和未标记的数据。 一旦建立了流形，就可以测量数据点之间的密度和距离。 当数据中的维数非常多时，这是一个有用的假设，并且迭代控制数据分类到不同标签的维数将相对较低。
另请阅读：机器学习模型
半监督学习的应用
无监督学习的一个主要抱怨是潜在应用的数量相当少。 通过无监督模型获得的结果通常是相当多余或不可用的。 相比之下，半监督学习确实有一套强大的应用程序可供使用。
Internet 上的内容分类： Internet 是一个巨大的网页宝库，不能期望每个页面都会被标记并具有您想要的领域的所有数据。 然而，与此同时，多年来，确实有少数网页会被标记为一个维度或另一个维度。
这可以用于网页的分类。 一组带标签的网页可用于预测您需要的所有其他网页的标签。 一些搜索引擎使用半监督学习模型在其搜索结果中标记和排名网页，包括谷歌。
图像和音频分析：图像和音频分析是半监督学习模型最常见的用途之一。 这种类型的数据通常是未标记的。 人类专业知识可以标记一小部分数据，而不是在数天和数月内对特定领域的每个图像或音频片段进行分类。 一旦对这一小部分数据进行了分类，您就可以简单地利用经过训练的算法对您拥有的所有其他数据进行分类。
蛋白质序列分类：这是半监督学习的一个相对较新的应用。 蛋白质序列包含许多氨基酸，分析每个蛋白质序列并将其分类为一种或另一种类型是不切实际的。 使用半监督学习可以轻松完成此任务。 您所需要的只是一个已亮片蛋白质的数据库，而模型本身可以对其余部分进行测序。
结论
半监督学习在监督和无监督学习的优缺点之间提供了很大的平衡。 它还确保可以在一个模型或另一个模型中使用大量生成的或可用的数据以获得有意义的见解。 这种模型的使用在未来几年只会增加。
机器学习是世界上最具影响力的技术之一。 这也是它现在如此受欢迎的一个重要原因。
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