Semi Supervised Learning چیست؟

یادگیری نیمه نظارتی یا Semi Supervised Learning یک تکنیک قدرتمند در زمینه یادگیری ماشینی است که مزایای هر دو نظارت و نظارت را با هم ترکیب می کند. یادگیری بدون نظارت در یادگیری نظارت شده سنتی، ما یک مجموعه داده برچسب دار داریم که در آن هر نقطه داده با یک برچسب مربوطه مرتبط است.

این به الگوریتم اجازه می دهد تا الگوها را یاد بگیرد و بر اساس داده های برچسب زده شده پیش بینی کند.

از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت با داده های بدون برچسب سر و کار دارد، جایی که الگوریتم سعی می کند الگوها و ساختارهایی را در داده ها بدون هیچ برچسب از پیش تعریف شده پیدا کند.

با این حال، در بسیاری از سناریوهای دنیای واقعی، به دست آوردن داده های برچسب گذاری شده می تواند گران، زمان بر و یا حتی غیرعملی باشد.

اینجاست که یادگیری نیمه نظارتی وارد عمل می شود. با استفاده از مقدار کمی از داده های برچسب دار همراه با مقدار بیشتری از داده های بدون برچسب، از مزایای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت بهره می برد.

Semi supervised learning

ایده پشت یادگیری نیمه نظارتی این است که داده های برچسب گذاری شده راهنمایی یا نکاتی را برای الگوریتم ارائه می دهند، در حالی که داده های بدون برچسب به کشف الگوها و ساختارهای اضافی در داده ها کمک می کنند.

با ترکیب این دو نوع داده، الگوریتم می تواند عملکرد خود را بهبود بخشد و پیش بینی های دقیق تری انجام دهد.

یکی از رویکردهای رایج در یادگیری نیمه نظارتی استفاده از بخش کوچکی از داده های برچسب گذاری شده برای آموزش یک مدل یادگیری نظارت شده است.

سپس می توان از این مدل برای پیش بینی داده های بدون برچسب استفاده کرد. پیش بینی های انجام شده توسط مدل بر روی داده های بدون برچسب را می توان به عنوان شبه برچسب ها در نظر گرفت.

سپس می‌توان از این شبه‌برچسب‌ها برای آموزش یک مدل جدید استفاده کرد، که سپس با استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب، به‌طور مکرر اصلاح می‌شود.

رویکرد دیگر در یادگیری نیمه نظارتی، استفاده از داده‌های بدون برچسب برای ایجاد نمایشی از داده‌ها است که ساختار زیربنایی آن را نشان می‌دهد.

این را می توان با استفاده از تکنیک هایی مانند خوشه بندی یا کاهش ابعاد انجام داد. هنگامی که نمایش به دست آمد، می توان از آن برای آموزش یک مدل یادگیری نظارت شده بر روی داده های برچسب دار استفاده کرد.

یادگیری نیمه نظارت شده با موفقیت در حوزه های مختلف از جمله طبقه بندی تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار به کار گرفته شده است.

برای مثال، در طبقه‌بندی تصویر، یادگیری نیمه نظارتی می‌تواند برای آموزش یک مدل بر روی یک مجموعه داده برچسب‌دار کوچک و یک مجموعه داده بزرگ بدون برچسب استفاده شود. سپس مدل می تواند به خوبی به تصاویر جدید و دیده نشده تعمیم دهد.

یکی از مزایای اصلی یادگیری نیمه نظارتی، توانایی آن در استفاده از مقادیر زیادی از داده های بدون برچسب است که اغلب به راحتی در دسترس است.

این می تواند به ویژه در شرایطی مفید باشد که داده های برچسب گذاری شده کمیاب یا گران است.

با استفاده از داده های بدون برچسب، یادگیری نیمه نظارتی می تواند عملکرد مدل را بهبود بخشد و نیاز به برچسب گذاری دستی را کاهش دهد.

در نتیجه، یادگیری نیمه نظارتی یک تکنیک قدرتمند است که مزایای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را با هم ترکیب می کند.

با استفاده از مقدار کمی از داده های برچسب دار به همراه مقدار بیشتری از داده های بدون برچسب، یادگیری نیمه نظارت شده می تواند عملکرد مدل های یادگیری ماشین را بهبود بخشد و پیش بینی های دقیق تری انجام دهد.

این یک ابزار ارزشمند در شرایطی است که داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود یا پرهزینه است، و با موفقیت در حوزه‌های مختلف استفاده شده است.

مزایا و محدودیت های یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی نوعی از یادگیری ماشینی است که بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت قرار می گیرد.

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم با داده های برچسب دار ارائه می شود که در آن هر نقطه داده با یک کلاس یا دسته خاص مرتبط است.

از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت با داده های بدون برچسب سر و کار دارد، جایی که الگوریتم سعی می کند الگوها یا ساختارهایی را در داده ها بدون هیچ گونه دانش قبلی از کلاس ها یا دسته ها پیدا کند.

یادگیری نیمه نظارتی، همانطور که از نام آن پیداست، عناصر یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را ترکیب می کند.

برای آموزش الگوریتم از مقدار کمی از داده های برچسب دار به همراه مقدار بیشتری از داده های بدون برچسب استفاده می کند.

این رویکرد به ویژه در شرایطی که به دست آوردن داده های برچسب دار گران یا وقت گیر است مفید است.

یکی از مزایای اصلی یادگیری نیمه نظارتی، توانایی آن در استفاده از حجم وسیعی از داده های بدون برچسب است که اغلب به راحتی در دسترس هستند.

داده‌های برچسب‌گذاری شده اغلب کمیاب و پرهزینه هستند، به ویژه در حوزه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی یا مالی.

با استفاده از داده های بدون برچسب، یادگیری نیمه نظارت شده می تواند از منابع موجود حداکثر استفاده را ببرد و عملکرد الگوریتم را بهبود بخشد.

یکی دیگر از مزایای یادگیری نیمه نظارتی، توانایی آن در تعمیم خوب به داده های جدید و دیده نشده است.

با آموزش ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب، الگوریتم می‌تواند ویژگی‌های قوی‌تر و نماینده‌ای از داده‌های بدون برچسب بیاموزد.

این می تواند به کاهش بیش از حد برازش و بهبود توانایی الگوریتم برای پیش بینی دقیق داده های جدید و نادیده کمک کند.

یادگیری نیمه نظارتی نیز محدودیت هایی دارد. یکی از چالش‌های اصلی این فرض است که داده‌های بدون برچسب از توزیع مشابه داده‌های برچسب‌گذاری شده می‌آیند.

اگر این فرض نقض شود، الگوریتم ممکن است عملکرد خوبی نداشته باشد و حتی ممکن است نتایج گمراه کننده ای ایجاد کند.

بنابراین، تجزیه و تحلیل دقیق داده ها و اطمینان از مشابه بودن توزیع داده های برچسب دار و بدون برچسب بسیار مهم است.

یکی دیگر از محدودیت های یادگیری نیمه نظارتی، احتمال انتشار خطا است.

از آنجایی که الگوریتم برای یادگیری ساختار زیربنایی به داده های بدون برچسب متکی است، هر گونه خطا یا نویز در داده های بدون برچسب می تواند بر عملکرد الگوریتم تأثیر بگذارد.

بنابراین، پیش پردازش و تمیز کردن داده های بدون برچسب برای به حداقل رساندن تأثیر نویز بر فرآیند یادگیری مهم است.

با وجود این محدودیت ها، یادگیری نیمه نظارتی نتایج امیدوارکننده ای را در حوزه های مختلف نشان داده است.

این با موفقیت در زمینه هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و تشخیص گفتار به کار گرفته شده است.

در این حوزه ها، در دسترس بودن مقادیر زیادی از داده های بدون برچسب، یادگیری نیمه نظارتی را به گزینه ای جذاب تبدیل می کند.

در نتیجه، یادگیری نیمه نظارتی یک حد وسط بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت ارائه می دهد. مزایای هر دو روش را با استفاده از مقدار کمی از داده های برچسب دار به همراه مقدار بیشتری از داده های بدون برچسب ترکیب می کند.

این رویکرد می‌تواند به‌ویژه در شرایطی که داده‌های برچسب‌گذاری شده کمیاب یا پرهزینه است، مفید باشد. با این حال، تجزیه و تحلیل دقیق داده ها و اطمینان از برآورده شدن مفروضات الگوریتم مهم است.

علیرغم محدودیت‌های آن، یادگیری نیمه نظارتی نتایج امیدوارکننده‌ای را در حوزه‌های مختلف نشان داده است و همچنان به عنوان یک حوزه تحقیقاتی فعال در یادگیری ماشینی است.

تکنیک ها و الگوریتم ها در یادگیری نیمه نظارتی

یکی از مزایای کلیدی یادگیری نیمه نظارتی این است که می تواند از حجم وسیعی از داده های بدون برچسب که اغلب به راحتی در دسترس هستند استفاده کند.

با ترکیب این داده‌های بدون برچسب، مدل می‌تواند درباره ساختار زیربنایی داده‌ها اطلاعات بیشتری کسب کند و پیش‌بینی‌های بهتری انجام دهد.

این امر به ویژه زمانی مفید است که داده های برچسب گذاری شده محدود هستند یا زمانی که برچسب گذاری داده های جدید پرهزینه است.

چندین تکنیک و الگوریتم در یادگیری نیمه نظارتی استفاده می شود. یکی از رویکردهای رایج به عنوان خودآموزی شناخته می شود.

در خودآموزی، مدل ابتدا بر روی داده های برچسب دار آموزش داده می شود. سپس از این مدل آموزش دیده برای پیش بینی داده های بدون برچسب استفاده می کند.

سپس پیش‌بینی‌های با اطمینان بالا به مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده اضافه می‌شوند و مدل با استفاده از این مجموعه داده‌های تقویت‌شده بازآموزی می‌شود.

این فرآیند به طور مکرر تکرار می شود و به تدریج عملکرد مدل را بهبود می بخشد.

یکی دیگر از تکنیک های محبوب، آموزش مشترک است که شامل آموزش مدل های متعدد در زیر مجموعه های مختلف ویژگی ها یا نماهای داده ها می شود.

هر مدل ابتدا بر روی داده های برچسب دار آموزش داده می شود و سپس برای پیش بینی داده های بدون برچسب استفاده می شود.

پیش‌بینی‌های یک مدل برای برچسب‌گذاری داده‌ها برای مدل دیگر استفاده می‌شود و بالعکس.

این تقویت متقابل به مدل ها کمک می کند تا از یکدیگر یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند.

روش های مبتنی بر نمودار نیز معمولاً در یادگیری نیمه نظارتی استفاده می شود.

این روش ها داده ها را به صورت نمودار نشان می دهند که در آن هر نقطه داده یک گره است و لبه ها نشان دهنده روابط بین نقاط داده است.

با انتشار برچسب ها از طریق نمودار، این روش ها می توانند به طور موثر داده های بدون برچسب را بر اساس داده های برچسب دار و ساختار زیربنایی گراف برچسب گذاری کنند.

ماشین‌های بردار پشتیبانی انتقالی (SVM) یکی دیگر از الگوریتم‌های محبوب در یادگیری نیمه‌نظارتی هستند.

در SVM های انتقالی، هدف یافتن یک مرز تصمیم است که داده های برچسب گذاری شده را جدا می کند و در عین حال داده های بدون برچسب را نیز در نظر می گیرد.

این با حل یک مسئله بهینه سازی محدود که هم نقاط داده برچسب دار و هم بدون برچسب را در نظر می گیرد، به دست می آید.

در نتیجه، یادگیری نیمه نظارت شده یک تکنیک ارزشمند در یادگیری ماشینی است که مزایای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را با هم ترکیب می کند.

با استفاده از در دسترس بودن داده های بدون برچسب همراه با مقدار کمی از داده های برچسب دار، یادگیری نیمه نظارتی می تواند روند یادگیری را بهبود بخشد و پیش بینی های بهتری انجام دهد.

تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی مانند خودآموزی، آموزش مشترک، روش‌های مبتنی بر نمودار و SVM‌های انتقالی معمولاً در یادگیری نیمه‌نظارتی برای دستیابی به این پیشرفت‌ها استفاده می‌شوند.

بنابراین، دفعه بعد که با سناریویی با داده‌های دارای برچسب محدود مواجه شدید، از یادگیری نیمه نظارتی استفاده کنید تا از منابع موجود بهترین استفاده را ببرید.

کاربردهای واقعی یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی یک تکنیک قدرتمند است که مزایای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را با هم ترکیب می کند. در حالی که یادگیری نظارت شده برای آموزش به داده های برچسب دار نیاز دارد، و یادگیری بدون نظارت با داده های بدون برچسب کار می کند، یادگیری نیمه نظارت شده از ترکیبی از داده های برچسب دار و بدون برچسب برای پیش بینی استفاده می کند.

این رویکرد به ویژه در برنامه های کاربردی دنیای واقعی که در آن به دست آوردن داده های برچسب گذاری شده می تواند گران یا وقت گیر باشد مفید است.
یکی از زمینه‌هایی که یادگیری نیمه‌نظارتی موفقیت‌آمیز یافته است، در زمینه پردازش زبان طبیعی است.

در این حوزه، اغلب داده‌های متنی بدون برچسب فراوانی در دسترس است، اما برچسب‌گذاری این داده‌ها می‌تواند کار دلهره‌آوری باشد.

با استفاده از مقدار کمی از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده همراه با مقدار زیادی داده بدون برچسب، الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده می‌توانند به طور موثر الگوها و ساختارهای متن را یاد بگیرند و کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن و ترجمه ماشینی را امکان‌پذیر کنند.

یکی دیگر از کاربردهای واقعی یادگیری نیمه نظارتی در زمینه تشخیص تصویر است.

برچسب‌گذاری تصاویر می‌تواند فرآیندی پر زحمت باشد، به‌ویژه زمانی که با مجموعه داده‌های بزرگ سروکار داریم.

الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی می‌توانند از تعداد زیادی از تصاویر بدون برچسب موجود برای یادگیری ویژگی‌ها و الگوها استفاده کنند، که سپس می‌توانند برای طبقه‌بندی تصاویر جدید استفاده شوند.

این رویکرد با موفقیت در حوزه‌های مختلف، از جمله تصویربرداری پزشکی، تشخیص اشیا، و رانندگی خودمختار استفاده شده است.

یادگیری نیمه نظارتی در زمینه تشخیص ناهنجاری نیز کاربرد دارد. تشخیص ناهنجاری شامل شناسایی الگوها یا نمونه هایی است که به طور قابل توجهی از هنجار منحرف می شوند.

در بسیاری از موارد، موارد غیرعادی نادر است، که به دست آوردن اطلاعات برچسب‌گذاری شده برای آموزش را دشوار می‌کند.

با استفاده از ترکیبی از داده های برچسب دار و بدون برچسب، الگوریتم های یادگیری نیمه نظارت شده می توانند به طور موثر الگوهای عادی را یاد بگیرند و ناهنجاری ها را شناسایی کنند. این به ویژه در تشخیص تقلب، تشخیص نفوذ شبکه و نگهداری پیش‌بینی مفید است.

در زمینه ژنتیک، از یادگیری نیمه نظارتی برای تجزیه و تحلیل داده های بیان ژن استفاده شده است.

داده های بیان ژن بینش های ارزشمندی را در مورد عملکرد ژن ها و نقش آنها در فرآیندهای مختلف بیولوژیکی ارائه می دهد.

با این حال، برچسب‌گذاری ژن‌ها با عملکردهای مربوطه می‌تواند یک کار چالش برانگیز باشد.

الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده می‌توانند از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده موجود به همراه مقدار زیادی از داده‌های بدون برچسب برای استنتاج عملکرد ژن‌ها بر اساس الگوهای بیان آن‌ها استفاده کنند. این رویکرد در درک عملکرد ژن و شناسایی اهداف دارویی بالقوه مفید بوده است.

یادگیری نیمه نظارتی در سیستم های توصیه نیز کاربرد دارد.

هدف سیستم های توصیه ارائه توصیه های شخصی به کاربران بر اساس ترجیحات و رفتار آنهاست.

در حالی که داده‌های برچسب‌گذاری شده در قالب رتبه‌بندی صریح کاربر ارزشمند است، اغلب از نظر کمیت محدود است.

با ترکیب داده های بدون برچسب، مانند بازخورد ضمنی یا رفتار کاربر، الگوریتم های یادگیری نیمه نظارت شده می توانند به طور موثر ترجیحات کاربر را یاد بگیرند و توصیه های دقیقی ارائه دهند.

این رویکرد به طور گسترده توسط پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، خدمات پخش جریانی و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی برای افزایش تجربه کاربر و افزایش تعامل اتخاذ شده است.

در نتیجه، یادگیری نیمه نظارت شده یک رویکرد قدرتمند برای مقابله با مشکلات دنیای واقعی ارائه می دهد که در آن داده های برچسب گذاری شده کمیاب یا گران است.

با استفاده از ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب، الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده می‌توانند به طور موثر الگوها و ساختارها را بیاموزند و آن را به ابزاری ارزشمند در حوزه‌های مختلف مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تشخیص ناهنجاری، ژنتیک و سیستم‌های توصیه تبدیل کنند.

با در دسترس قرار گرفتن داده‌های بیشتر، انتظار می‌رود که یادگیری نیمه‌نظارت‌شده نقش فزاینده‌ای در پیشرفت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایفا کند.

روندها و چالش های آینده در یادگیری نیمه نظارتی

یکی از مزیت‌های اصلی یادگیری نیمه نظارتی، توانایی آن در استفاده از مقدار کمی از داده‌های برچسب‌دار همراه با مقدار زیادی از داده‌های بدون برچسب است.

این به ویژه در سناریوهایی که به دست آوردن داده های برچسب دار گران یا وقت گیر است مفید است. با استفاده از داده‌های بدون برچسب، الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی می‌توانند مدل‌های قوی‌تر و دقیق‌تری را بیاموزند.

یکی از روندهای آتی در یادگیری نیمه نظارتی، توسعه الگوریتم های جدید است که می تواند به طور موثر داده های با ابعاد بالا را مدیریت کند.

با افزایش در دسترس بودن مجموعه داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا، الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده سنتی ممکن است برای گرفتن الگوها و ساختارهای اساسی تلاش کنند. محققان فعالانه روی توسعه الگوریتم‌های جدیدی کار می‌کنند که می‌توانند چنین داده‌هایی را به طور موثر مدیریت کنند.

گرایش دیگر در یادگیری نیمه نظارتی، ادغام تکنیک های یادگیری عمیق است.

یادگیری عمیق با امکان آموزش مدل های پیچیده با چندین لایه، زمینه یادگیری ماشین را متحول کرده است.

محققان امیدوارند با ترکیب یادگیری عمیق با یادگیری نیمه نظارت شده، به عملکرد بهتری در کارهای مختلف مانند طبقه بندی تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار دست یابند.

با این حال، چندین چالش وجود دارد که باید در زمینه یادگیری نیمه نظارتی مورد توجه قرار گیرد.

یکی از چالش های اصلی مسئله مقیاس پذیری است. در حالی که الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده می‌توانند حجم زیادی از داده‌های بدون برچسب را مدیریت کنند، ممکن است در مقیاس‌سازی تا مجموعه داده‌های عظیم با مشکل مواجه شوند.

توسعه الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر که می‌توانند به طور کارآمدی حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کنند و از آنها یاد بگیرند، یک چالش حیاتی در این زمینه است.

چالش دیگر مشکل تطبیق دامنه است. در سناریوهای دنیای واقعی، توزیع داده های برچسب دار و بدون برچسب ممکن است به طور قابل توجهی متفاوت باشد.

این می تواند منجر به کاهش عملکرد در هنگام اعمال الگوریتم های یادگیری نیمه نظارت شده در حوزه های جدید شود.

محققان فعالانه روی توسعه تکنیک‌هایی کار می‌کنند که می‌توانند مدل‌های آموخته‌شده را با حوزه‌های جدید تطبیق دهند، در نتیجه قابلیت‌های تعمیم الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده را بهبود می‌بخشند.

حفظ حریم خصوصی نیز یک نگرانی مهم در یادگیری نیمه نظارتی است. در بسیاری از موارد، داده های بدون برچسب مورد استفاده در الگوریتم های یادگیری نیمه نظارتی ممکن است حاوی اطلاعات حساسی باشند.

اطمینان از حریم خصوصی و امنیت داده ها در حالی که هنوز از ماهیت بدون برچسب آن بهره مند می شوید، یک کار چالش برانگیز است.

محققان در حال بررسی تکنیک‌هایی مانند حریم خصوصی متفاوت و محاسبات چند جانبه امن برای رفع این نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی هستند.

در نتیجه، یادگیری نیمه نظارتی یک رویکرد امیدوارکننده است که مزایای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را ترکیب می کند.

روندهای آینده در یادگیری نیمه نظارت شده شامل توسعه الگوریتم هایی برای داده های با ابعاد بالا، ادغام با تکنیک های یادگیری عمیق، و پرداختن به چالش هایی مانند مقیاس پذیری، تطبیق دامنه و حریم خصوصی است.

همانطور که محققان به پیشرفت در این زمینه ادامه می دهند، می توان انتظار داشت که یادگیری نیمه نظارتی نقش مهمی در کاربردهای مختلف، از بینایی کامپیوتری گرفته تا پردازش زبان طبیعی، ایفا کند.

منبع » آکادمی اشکان مستوفی