Основные идеи полусупервизорного обучения
Полусупервизорное обучение может быть особенно эффективным в реальных задачах, где большая часть данных не имеет меток, а аннотирование данных требует значительных затрат времени или усилий. Например, в задачах распознавания изображений, где требуется аннотировать каждое изображение, а данных для обучения очень много, может быть полезно использование большого количества неразмеченных данных вместе с небольшой частью размеченных.
Одним из основных принципов полусупервизорного обучения является использование структурной информации, которая может быть извлечена из неразмеченных данных, чтобы помочь в обучении модели. Например, если модель знает, что объекты, которые близки друг к другу по характеристикам (например, по изображениям или тексту), скорее всего, будут иметь схожие метки, она может использовать эту информацию для повышения точности предсказаний, даже если точных меток мало.
Применение полусупервизорных методов
1. Классификация изображений: В области компьютерного зрения полусупервизорные методы широко применяются для задач классификации, где имеются тысячи или миллионы изображений, но только малая часть из них аннотирована. Например, можно использовать неразмеченные изображения для улучшения классификации животных или объектов, добавляя структуру в обучающий процесс.
2. Обработка текстов: В обработке естественного языка полусупервизорное обучение может быть использовано для улучшения моделей перевода текста или анализа настроений, где аннотированные данные (например, с метками положительного или отрицательного настроя) ограничены.
3. Обработка биологических данных: В биоинформатике, например, для анализа генетических данных, получение меток может быть дорогим, но большие объемы неразмеченных данных могут быть использованы для обучения моделей, например, для предсказания структур белков или поиска новых биологических закономерностей.
Подходы в полусупервизорном обучении
1. Методы на основе графов: В этих методах данные представляются в виде графа, где вершины графа – это данные, а рёбра – это связи между ними. При этом связи могут быть как между размеченными, так и между неразмеченными примерами. Модели, работающие с графами, пытаются минимизировать функции потерь с учётом как размеченных, так и неразмеченных данных. Такие методы полезны, например, для сегментации изображений или для обучения на текстах.
2. Методы самонаблюдения: Самонаблюдение – это подход, при котором модель обучается не только на метках, но и на структуре самих данных. Например, можно применять самообучающиеся алгоритмы, которые используют автоматическое помечание неразмеченных данных с помощью модели, а затем с использованием этих "прогнозированных" меток дообучают модель. Например, модель, которая учит себя классифицировать текстовые фрагменты, генерируя свои собственные метки.
3. Методы на основе обучения с регуляциями: В таких подходах для использования неразмеченных данных применяются методы, которые вводят дополнительные ограничения или регуляризаторы, чтобы гарантировать, что полученные гипотезы на основе размеченных и неразмеченных данных являются согласованными. Например, модель может быть обучена на размеченных данных с добавлением регуляризаторов, чтобы она лучше обобщалась на неразмеченные данные, поддерживая определенную структурную целостность.
