Q:
¿Por qué el aprendizaje semi-supervisado es un modelo útil para el aprendizaje automático?
UN:El aprendizaje semi-supervisado es una parte importante del aprendizaje automático y los procesos de aprendizaje profundo, ya que expande y mejora las capacidades de los sistemas de aprendizaje automático de manera significativa.
Primero, en la incipiente industria del aprendizaje automático de hoy, han surgido dos modelos para la capacitación de computadoras: estos se denominan aprendizaje supervisado y no supervisado. Son fundamentalmente diferentes en que el aprendizaje supervisado implica el uso de datos etiquetados para inferir un resultado, y el aprendizaje no supervisado implica la extrapolación de datos no etiquetados mediante el examen de las propiedades de cada objeto en un conjunto de datos de entrenamiento.
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Los expertos explican esto mediante el uso de muchos ejemplos diferentes: ya sea que los objetos en el conjunto de capacitación sean frutas o formas de colores o cuentas de clientes, lo común en el aprendizaje supervisado es que la tecnología comienza sabiendo cuáles son esos objetos: las clasificaciones principales ya se han hecho . En el aprendizaje no supervisado, por el contrario, la tecnología analiza los elementos aún no definidos y los clasifica según su propio uso de criterios. Esto a veces se conoce como "autoaprendizaje".
Esta es, entonces, la principal utilidad del aprendizaje semi-supervisado: combina el uso de datos etiquetados y no etiquetados para obtener "lo mejor de ambos" enfoques.
El aprendizaje supervisado le da a la tecnología más dirección para ir, pero puede ser costoso, laborioso, tedioso y requerir mucho más esfuerzo. El aprendizaje no supervisado es más "automatizado", pero los resultados pueden ser mucho menos precisos.
Entonces, al usar un conjunto de datos etiquetados (a menudo un conjunto más pequeño en el gran esquema de las cosas), un enfoque de aprendizaje semi-supervisado efectivamente "prepara" al sistema para clasificar mejor. Por ejemplo, suponga que un sistema de aprendizaje automático está tratando de identificar 100 elementos de acuerdo con criterios binarios (negro versus blanco). Puede ser extremadamente útil simplemente tener una instancia etiquetada de cada uno (uno blanco, uno negro) y luego agrupar los elementos "grises" restantes según el criterio que sea mejor. Sin embargo, tan pronto como se etiquetan esos dos elementos, el aprendizaje no supervisado se convierte en aprendizaje semi-supervisado.
Al dirigir el aprendizaje semi-supervisado, los ingenieros observan de cerca los límites de decisión que influyen en los sistemas de aprendizaje automático para clasificar hacia uno u otro resultado etiquetado cuando evalúan datos no etiquetados. Pensarán en cómo utilizar mejor el aprendizaje semi-supervisado en cualquier implementación: por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje semi-supervisado puede "envolver" un algoritmo no existente existente para un enfoque "uno-dos".
El aprendizaje semi-supervisado como fenómeno seguramente empujará las fronteras del aprendizaje automático hacia adelante, ya que abre todo tipo de nuevas posibilidades para sistemas de aprendizaje automático más efectivos y eficientes.
