Yarı denetimli Öğrenme
Semi-supervised Learning (Combined Labeled and Unlabeled Data Training) · Ayrıca şöyle bilinir: SSL, semi-supervised machine learning, transductive learning, label-efficient learning
Yarı denetimli öğrenme (SSL), az sayıda etiketlenmiş örnekle birlikte çok daha büyük bir etiketlenmemiş veri havuzunu kullanarak modelleri eğiten bir makine öğrenmesi paradigmasıdır. Etiketlenmemiş verilerdeki içsel yapıyı kullanarak, SSL tam denetimli modellere yakın bir doğruluk elde ederken çok daha az maliyetli manuel etiket gerektirir; bu da etiketlemenin pahalı, yavaş veya kaynak kısıtlı olduğu durumlarda pratik hale getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+59 tane daha
Ne zaman kullanılır
Bol miktarda etiketlenmemiş veriniz olduğunda ancak etiketleme pahalı, yavaş veya nadir uzman bilgisi gerektirdiğinde yarı denetimli öğrenmeyi kullanın - tıbbi görüntüleme, doğal dil işleme ve bilimsel alanlarda yaygındır. SSL, etiketlenmemiş ve etiketlenmiş veriler aynı dağılımdan geldiğinde, küme veya manifold varsayımının makul bir şekilde geçerli olduğu ve tam denetimli bir temel modelin zaten mümkün olduğu ancak doğruluğunun etiket kıtlığı ile sınırlı olduğu durumlarda uygundur. Etiketlenmemiş ve etiketlenmiş veriler farklı dağılımlardan geldiğinde (dağılım kayması); etiketlenmemiş veriler çok az olduğunda; görev, küçük bir etiketlenmiş kümenin model kapasitesini zaten doyurduğu kadar basit olduğunda; veya sözde etiket hatasının modelin düzeltebileceğinden daha hızlı bir şekilde biriktiği durumlarda (yüksek entropili veya dengesiz çıktılarda olduğu gibi) SSL KULLANMAYIN.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Etiketlenmiş verilerin kıt olduğu ancak etiketlenmemiş verilerin bol olduğu durumlarda model doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirir.
- Etiketleme maliyetini ve süresini azaltır, uzman etiketlemesi yoğun alanlarda pratik dağıtımı mümkün kılar.
- Sözde etiketleme veya graf tabanlı uzantılar aracılığıyla neredeyse her temel öğreniciyle (sinir ağları, rastgele ormanlar, SVM'ler, GP'ler) uyumludur.
- Etiket yayılımı ve graf tabanlı yöntemler yorumlanabilir belirsizlik ve komşuluk yapısı sağlar.
- Kendi kendine eğitim ve tutarlılık düzenlemesi, minimum ek altyapı ile standart eğitim işlem hatlarına doğal olarak entegre olur.
- Performans, etiketlenmemiş veriler küme veya pürüzsüzlük varsayımını ihlal ederse veya dağılım kayması içeriyorsa, denetimli temel modelin altına düşebilir.
- Sözde etiket hatası yinelemeler boyunca birikir: güvenilir ancak yanlış tahminler sonraki eğitimi bozar.
- Güven eşiklerinin, düzenleme gücünün ve etiketlenmiş ile etiketlenmemiş veri oranının dikkatli bir şekilde ayarlanmasını gerektirir.
- Değerlendirme daha zordur: etiketlenmemiş küme, model seçimi için kesinlikle ayrılmadıkça asla kullanılmamalıdır.
- Hesaplama maliyeti, özellikle ikili benzerlikleri gerektiren graf tabanlı yöntemler için, büyük etiketlenmemiş veri kümeleriyle artar.
SSS
Yarı denetimli öğrenme, kendi kendine denetimli öğrenmeden nasıl farklıdır?
Yarı denetimli öğrenme, denetimli bir görevi iyileştirmek için az sayıda insan tarafından sağlanan etiketleri etiketlenmemiş verilerle birlikte kullanır. Kendi kendine denetimli öğrenme, yalnızca etiketlenmemiş verilerin yapısından kendi etiketlerini oluşturur (örneğin, maskelenmiş kelimeleri tahmin etmek) - ön eğitim sırasında insan etiketi kullanılmaz, ancak öğrenilen temsiller daha sonra etiketlenmiş veriler üzerinde ince ayarlanır.
Yarı denetimli öğrenme ne zaman yardım etmek yerine zarar verir?
Etiketlenmemiş veriler etiketlenmiş verilerden farklı bir dağılımdan geliyorsa veya sınıf sınırları verilerdeki doğal kümelere uyumlu değilse, SSL denetimli temel modelin altına düşen bir doğruluk azaltan gürültü getirebilir. Her zaman yalnızca denetimli bir modele kıyasla karşılaştırın.
Denemek için en basit SSL algoritması nedir?
Kendi kendine eğitim en basitidir: etiketler üzerinde eğitin, etiketlenmemiş veriler üzerinde tahmin yapın, yüksek güvenilirlikli tahminleri etiketlenmiş veri olarak geri ekleyin ve yeniden eğitin. Herhangi bir temel öğreniciyle çalışır ve daha karmaşık graf veya tutarlılık düzenleme yöntemlerinden önce kullanışlı bir temel oluşturur.
Tipik olarak ne kadar etiketlenmiş veriye ihtiyaç duyulur?
Evrensel bir cevap yok, ancak SSL, etiketlenmiş verilerin toplam veri kümesinin %1-10'unu temsil ettiği durumlarda en faydalıdır. Sınıf başına kabaca 10-50 etiketlenmiş örneğin altında, SSL bile zorlanabilir; o noktada hangi örneklerin etiketleneceğini önceliklendirmek için aktif öğrenme daha etkili olabilir.
Yarı denetimli öğrenme herhangi bir model türüyle kullanılabilir mi?
Evet. Sözde etiketleme ve kendi kendine eğitim, herhangi bir temel öğreniciyle çalışır. Etiket yayılımı gibi graf tabanlı yöntemler modelden bağımsızdır ancak ikili benzerliklerin hesaplanmasını gerektirir. Tutarlılık düzenleme yöntemleri en doğal olarak sinir ağlarına uygulanır ancak olasılıksal modellere uyarlanabilir.
Kaynaklar
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
- Zhu, X. (2005). Semi-supervised learning literature survey. Technical Report 1530, University of Wisconsin-Madison. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning (Combined Labeled and Unlabeled Data Training). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/machine-learning/semi-supervised-learning
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Aktif ÖğrenmeMakine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Az sayıda örnekle öğrenmeMakine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Öz-denetimli ÖğrenmeMakine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Yarı Denetimli Rastgele OrmanMakine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Transfer LearningMakine öğrenmesi↔ karşılaştır