半監督學習簡介 [當今世界的熱門應用]
已發表: 2021-01-29機器學習是過去十年的流行語。 現在很少有領域機器學習的魔力不明顯。 尤其是在利潤豐厚的廣告業務中，機器學習現在的應用比以往任何時候都更廣泛。
每次您訪問一個網站，每次您在互聯網上搜索特定術語時，您生成的數據都是“學習的”。 然後使用這些數據為您提供有針對性的廣告，確保每個用戶收到不同的廣告，而不管用戶訪問的網頁是什麼。
目錄
機器學習是如何工作的
那麼機器學習是如何工作的呢？ 在其工作中，機器學習與人腦非常相似。 它的數據不斷更新，它總是從它收到的新信息中學習。 機器學習涉及兩種類型的集合——測試集和訓練集。 訓練集基本上是一組數據，代表機器學習模型將對其進行預測的所有數據。
重要的是，我們有訓練和測試集的信息來預測完整的數據。 一旦您構建的機器學習模型在訓練集中識別出一個模式，就會在測試集上對其功效進行測試。 這種來回一直持續到模型達到特定的功效水平。
機器學習的類型
機器學習有自己的類型。 機器學習的兩種主要類型如下。
- 監督學習
- 無監督學習
在其早期形式和上一節中解釋的形式中，機器學習通常是監督學習的同義詞，直到不久前的監督學習。 訓練集和測試集都將具有標記數據。
標註數據是一種數據類型，其中所有重要的數據字段，包括模型要預測的字段，都被適當地標記，以便模型可以有效地學習。 監督學習完全是基於經驗的學習，如果您希望優化模型的性能，這是非常棒的。
無監督學習是一種機器學習類型，其中所有數據都沒有標記。 相反，機器學習模型可以自由地從提供給它的數據中區分模式。 無監督學習通常會產生不可預測的結果，甚至有助於在大量數據中發現新模式。 您通常會收到的數據很少被標記，無監督學習模型適用於未標記的數據。
半監督學習
監督學習和無監督學習都有幾個缺點。 監督學習最大和最明顯的缺點是大多數數據沒有標記。 為了在一組數據上進行監督學習，通常必須提取所有數據並手動標記，這是一個嚴格的過程，並且可能會抵消對您的數據使用機器學習的所有好處。
無監督學習不需要標記數據，但不幸的是，純無監督學習的潛在應用基礎相當有限。
半監督學習是一種機器學習，它在監督學習和無監督學習之間提供了一條很好的中間路徑。 誠然，半監督學習有點轉向機器學習範圍的監督端。 任何半監督學習模型的先決條件是一組未標記的數據，其中少量數據已被提取並手動標記。
與需要標記所有數據的純監督模型相比，這是一個顯著的優勢。 因此，半監督學習與節省成本和時間有關。 與無監督模型相比，監督模型即使與少量標記數據一起使用，也可以減少計算資源並提高模型的準確性。
無監督學習的假設
當涉及對未標記數據的任何使用時，它必須以某種方式與基礎數據相關聯。 在使用半監督機器學習模型時，會對數據做出某些假設。 這些假設如下。
連續性假設：這是一個假設，散點圖上的點代表所有彼此更接近的數據，更有可能具有相同的標籤。 這也是監督學習模型通常使用的一個主要假設。 這個假設使得半監督模型很容易形成清晰的決策邊界。
集群假設：假設數據具有形成集群的自然偏好，並且屬於同一集群的數據點具有相同的標籤。 然而，這個假設的一個警告是，兩個或多個集群也可能有屬於同一個標籤的數據。 這個假設在聚類算法中很有用。 這與前面的假設非常相似，可以視為連續性假設的一種特殊情況。 當需要確定決策邊界時，集群假設非常有用，類似於連續性假設。
流形假設：假設輸入空間流形的維度明顯高於數據所在的維度。 一旦做出這個假設，他就可以根據通用流形學習標記和未標記的數據。 一旦建立了流形，就可以測量數據點之間的密度和距離。 當數據中的維數非常多時，這是一個有用的假設，並且迭代控制數據分類到不同標籤的維數將相對較低。
另請閱讀：機器學習模型
半監督學習的應用
無監督學習的一個主要抱怨是潛在應用的數量相當少。 通過無監督模型獲得的結果通常是相當多餘或不可用的。 相比之下，半監督學習確實有一套強大的應用程序可供使用。
Internet 上的內容分類： Internet 是一個巨大的網頁寶庫，不能期望每個頁面都會被標記並具有您想要的領域的所有數據。 然而，與此同時，多年來，確實有少數網頁會被標記為一個維度或另一個維度。
這可以用於網頁的分類。 一組帶標籤的網頁可用於預測您需要的所有其他網頁的標籤。 一些搜索引擎使用半監督學習模型在其搜索結果中標記和排名網頁，包括谷歌。
圖像和音頻分析：圖像和音頻分析是半監督學習模型最常見的用途之一。 這種類型的數據通常是未標記的。 人類專業知識可以標記一小部分數據，而不是在數天和數月內對特定領域的每個圖像或音頻片段進行分類。 一旦對這一小部分數據進行了分類，您就可以簡單地利用經過訓練的算法對您擁有的所有其他數據進行分類。
蛋白質序列分類：這是半監督學習的一個相對較新的應用。 蛋白質序列包含許多氨基酸，分析每個蛋白質序列並將其分類為一種或另一種類型是不切實際的。 使用半監督學習可以輕鬆完成此任務。 您所需要的只是一個已亮片蛋白質的數據庫，而模型本身可以對其餘部分進行測序。
結論
半監督學習在監督和無監督學習的優缺點之間提供了很大的平衡。 它還確保可以在一個模型或另一個模型中使用大量生成的或可用的數據以獲得有意義的見解。 這種模型的使用在未來幾年只會增加。
機器學習是世界上最具影響力的技術之一。 這也是它現在如此受歡迎的一個重要原因。
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