S:
Yarı denetimli öğrenme neden makine öğrenimi için yararlı bir modeldir?
A:Yarı denetimli öğrenme, makine öğrenme ve derin öğrenme süreçlerinin önemli bir parçasıdır, çünkü makine öğrenme sistemlerinin yeteneklerini önemli şekillerde genişletir ve geliştirir.
Birincisi, günümüzün yeni doğmakta olan makine öğrenimi endüstrisinde, eğitim bilgisayarları için iki model ortaya çıkmıştır: Bunlara denetimli ve denetimsiz öğrenme denir. Denetimli öğrenmenin, bir sonuç çıkarmak için etiketli verilerin kullanılmasını ve denetimsiz öğrenmenin, bir eğitim veri kümesindeki her bir nesnenin özelliklerini inceleyerek etiketlenmemiş verilerden tahmin edilmeyi içermesi bakımından temelde farklıdırlar.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Uzmanlar bunu birçok farklı örnek kullanarak açıklıyor: Eğitim setindeki nesneler ister meyve ister renkli şekiller veya müşteri hesapları olsun, denetimli öğrenmedeki ortak nokta, teknolojinin bu nesnelerin ne olduğunu bilmeye başlamasıdır - birincil sınıflandırmalar zaten yapılmıştır . Denetimsiz öğrenmede ise, aksine, teknoloji henüz tanımlanmamış öğelere bakar ve bunları kendi kriterlerine göre sınıflandırır. Buna bazen "kendi kendine öğrenme" de denir.
Bu, yarı denetimli öğrenmenin birincil faydasıdır: "Her ikisinin de en iyisi" yaklaşımlarını elde etmek için etiketli ve etiketsiz verilerin kullanımını birleştirir.
Denetimli öğrenme, teknolojiye daha fazla yönlendirme sağlar, ancak maliyetli, emek yoğun, sıkıcı olabilir ve çok daha fazla çaba gerektirebilir. Gözetimsiz öğrenme daha "otomatik" tir, ancak sonuçlar çok daha az doğru olabilir.
Bu nedenle, bir dizi etiketli veri kullanırken (genellikle şeylerin büyük şemasında daha küçük bir set) yarı denetimli bir öğrenme yaklaşımı, sistemi daha iyi sınıflandırmak için etkili bir şekilde "hazırlar". Örneğin, bir makine öğrenme sisteminin ikili ölçütlere göre (siyah ve beyaz) 100 öğeyi tanımlamaya çalıştığını varsayalım. Her birinin etiketli bir örneğine (bir beyaz, bir siyah) sahip olmak ve sonra kalan "gri" öğeleri hangi kriterlere göre en iyi şekilde kümelemek son derece yararlı olabilir. Bununla birlikte, bu iki öğe etiketlendiğinde, denetimsiz öğrenme yarı denetimli öğrenme haline gelir.
Yarı denetimli öğrenmeyi yönlendirirken, mühendisler etiketlenmemiş verileri değerlendirirken makine öğrenme sistemlerini bir veya diğer etiketli sonuçlara göre sınıflandırmak için etkileyen karar sınırlarına yakından bakar. Herhangi bir uygulamada yarı-denetimli öğrenmenin en iyi nasıl kullanılacağını düşüneceklerdir: Örneğin, yarı-denetimli bir öğrenme algoritması, "bir-iki" yaklaşım için mevcut bir desteksiz algoritmayı "sarabilir".
Bir fenomen olarak yarı denetimli öğrenme, daha etkili ve daha verimli makine öğrenme sistemleri için her türlü yeni olasılığı açtığından, makine öğreniminin sınırlarını ileriye taşıyacaktır.
