Semi-Supervised Learning (SSL) ist eine Form des maschinellen Lernens, die sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernansätze kombiniert. Es wird verwendet, um Modelle mit einer kleinen Menge an gekennzeichneten Daten und einer großen Menge an nicht gekennzeichneten Daten zu trainieren. Diese Art des Lernens kann in Situationen eingesetzt werden, in denen beschriftete Daten knapp oder teuer zu beschaffen sind. SSL kann auch verwendet werden, um die Genauigkeit von überwachten Modellen zu verbessern.
SSL funktioniert, indem zunächst ein Modell auf einem kleinen Satz von gekennzeichneten Daten trainiert wird. Dann wird das Modell verwendet, um einen größeren Satz von unmarkierten Daten zu markieren. Sobald die nicht beschrifteten Daten beschriftet sind, wird das Modell erneut damit trainiert. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis das Modell ein zufriedenstellendes Genauigkeitsniveau erreicht hat.
SSL kann verwendet werden, um die Kosten und den Zeitaufwand für die Erstellung von gekennzeichneten Daten zu reduzieren. Außerdem kann es helfen, die Genauigkeit von überwachten Modellen zu verbessern. Im Gegensatz zum unüberwachten Lernen kann es auch dazu verwendet werden, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Dies kann in Situationen nützlich sein, in denen markierte Daten knapp oder teuer zu beschaffen sind.
SSL kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Empfehlungssysteme. Außerdem kann es zur Erkennung von Anomalien und zur Klassifizierung von Bildern verwendet werden.
Die größte Herausforderung im Zusammenhang mit SSL ist die Schwierigkeit, die richtigen Bezeichnungen für die unmarkierten Daten zu bestimmen. Dies kann besonders schwierig sein, wenn es eine große Menge an unmarkierten Daten gibt. Darüber hinaus kann es schwierig sein, die optimale Anzahl von gekennzeichneten Datenpunkten zu bestimmen, die zum Trainieren eines Modells benötigt werden.
Die Genauigkeit von SSL-Modellen kann anhand einer Reihe von Metriken wie Präzision, Recall und Genauigkeit bewertet werden. Darüber hinaus kann die Leistung des Modells anhand einer Reihe von Maßstäben wie Genauigkeit, AUC, F1-Score und Konfusionsmatrix bewertet werden.
Für die Erstellung von SSL-Modellen steht eine Vielzahl von Tools zur Verfügung, z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und MXNet. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Bibliotheken und Frameworks für die Erstellung und den Einsatz von SSL-Modellen, wie z. B. Apache Spark und Apache Hadoop.
Semi-Supervised Learning ist ein leistungsfähiger Ansatz für das maschinelle Lernen, der zum Trainieren von Modellen mit einer kleinen Menge an markierten Daten und einer großen Menge an unmarkierten Daten verwendet werden kann. Damit lassen sich die Kosten und der Zeitaufwand für die Erstellung von gekennzeichneten Daten reduzieren und die Genauigkeit von überwachten Modellen verbessern. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Tools und Frameworks für die Erstellung und den Einsatz von SSL-Modellen.
Beim überwachten Lernen besteht das Ziel darin, eine Funktion aus markierten Trainingsdaten zu lernen. Die Trainingsdaten bestehen aus einer Reihe von Beispielen, von denen jedes mit der gewünschten Ausgabe der Funktion beschriftet ist. Ziel ist es, eine Funktion zu lernen, die neue Beispiele (ohne Kennzeichnung) auf die richtige Ausgabe abbildet.
Algorithmen für halbüberwachtes Lernen werden verwendet, wenn es eine Mischung aus gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten gibt. Das Ziel besteht darin, aus den markierten Daten zu lernen und auf die nicht markierten Daten zu verallgemeinern. Zu den gängigen Algorithmen für halbüberwachtes Lernen gehören Support-Vektor-Maschinen, Gaußsche Mischmodelle und versteckte Markov-Modelle.
Ja, halb-unüberwachtes Lernen ist eine Art des Lernens. Es ist eine Art des Lernens, die Aspekte des überwachten und des nicht überwachten Lernens kombiniert. Beim halb-unüberwachten Lernen ist ein Teil der Daten beschriftet, ein anderer nicht. Die nicht beschrifteten Daten werden zum Trainieren des Modells verwendet, während die beschrifteten Daten zur Validierung des Modells verwendet werden.
Beim überwachten Lernen wird der Algorithmus auf einem markierten Datensatz "trainiert", was bedeutet, dass die richtigen Antworten bereits bekannt sind. Der Algorithmus sucht nach Mustern in den Trainingsdaten und verwendet diese Muster dann, um Vorhersagen für neue, ungesehene Daten zu treffen. Dies wird als überwachtes Lernen bezeichnet, da der Algorithmus durch die bekannten Kennzeichnungen "überwacht" wird.
Überwachtes Lernen ist eine Form des maschinellen Lernens, die es uns ermöglicht, Modelle zu erstellen, die auf der Grundlage vergangener Daten zukünftige Ergebnisse vorhersagen können. Es gibt zwei Hauptarten des überwachten Lernens: Regression und Klassifizierung.
Regression ist eine Art des überwachten Lernens, die zur Vorhersage kontinuierlicher Werte, wie Preise oder Gewichte, verwendet wird. Klassifizierung ist eine Art des überwachten Lernens, die zur Vorhersage diskreter Werte, wie z. B. Etiketten oder Kategorien, verwendet wird.