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Das Potenzial unbeschrifteter Daten: Warum sind sie für maschinelles Lernen so wichtig?
Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle hat die Bedeutung unbeschrifteter Daten beim maschinellen Lernen dramatisch zugenommen. Dieses Modell wird als schwach überwachtes Lernen oder halbüberwachtes Lernen bezeichnet. Sein Kern besteht darin, eine kleine Menge menschlich gekennzeichneter Daten mit einer großen Menge unbeschrifteter Daten für das Training zu kombinieren. Dies bedeutet, dass nur ein Teil der Ausgabewerte der Daten beschriftet ist, während die übrigen Daten unbeschriftet oder ungenau beschriftet sind. Dieser Ansatz bietet eine effiziente Lösung, um umfangreiche, unbeschriftete Daten vollständig zu nutzen, wenn die Beschriftung teuer und zeitaufwändig ist.
Im Bereich des modernen maschinellen Lernens sind die Kosten für die Beschaffung annotierter Daten oft extrem hoch, sodass es unpraktisch ist, umfangreiche, vollständige annotierte Datensätze zu haben.
Wenn es um die Kennzeichnung von Daten geht, denken viele Akademiker und Ingenieure sofort an den hohen Aufwand, der mit dem Kennzeichnungsprozess verbunden ist. Für diesen Prozess ist möglicherweise Fachpersonal erforderlich, beispielsweise für die Transkription von Audioclips oder die Durchführung physikalischer Experimente zur Identifizierung bestimmter Phänomene. Daher ist halbüberwachtes Lernen nicht nur theoretisch interessant, sondern bietet auch tatsächlich praktikable Lösungen für verschiedene Probleme. Dies wird zu einem leistungsstarken Werkzeug, um eine Brücke zwischen gekennzeichneten und unbeschrifteten Daten zu schlagen.
Die Technologie des halbüberwachten Lernens geht von einer bestimmten Korrelation aus und ermöglicht die Nutzung großer Mengen unbeschrifteter Daten, um die Klassifizierungsleistung deutlich zu verbessern.
Die Technik des halbüberwachten Lernens setzt die Fähigkeit voraus, aus der zugrunde liegenden Datenverteilung aussagekräftige Informationen zu extrahieren. Zu diesen Techniken gehören Kontinuitätsannahmen, Clustering-Annahmen und Mannigfaltigkeitsannahmen. Diese Annahmen helfen dabei, die Struktur aus unbeschrifteten Daten zu lernen. Wenn Datenpunkte beispielsweise nahe beieinander liegen, ist es wahrscheinlicher, dass sie dieselbe Beschriftung haben. Darüber hinaus bilden Daten oft diskrete Cluster, sodass Punkte innerhalb desselben Clusters möglicherweise gemeinsame Beschriftungen haben. Unter dieser Annahme kann halbüberwachtes Lernen die intrinsischen Eigenschaften der Daten effizienter erlernen.
Die Mannigfaltigkeitshypothese besagt, dass Daten häufig auf niedrigdimensionalen Mannigfaltigkeiten liegen. Diese Ansicht ermöglicht es dem Lernprozess, den Fluch der Dimensionalität zu vermeiden.
Die Geschichte des halbüberwachten Lernens lässt sich bis zur Methode des Selbsttrainings in den 1960er Jahren zurückverfolgen. Später, in den 1970er Jahren, führte Vladimir Vapnik offiziell den Rahmen des konduktiven Lernens ein und begann, induziertes Lernen mithilfe generativer Modelle zu erforschen. Diese Methoden haben sich zu einem Brennpunkt in der theoretischen Forschung entwickelt und fördern die Entwicklung des maschinellen Lernens.
In praktischen Anwendungen greifen verschiedene Methoden ineinander und bilden ein relativ komplexes Ökosystem. Das generative Modell schätzt zunächst die Verteilung der Daten in verschiedenen Kategorien, wodurch das Modell auch dann effektiv lernen kann, wenn nicht genügend annotierte Daten vorhanden sind. In ähnlicher Weise erreichen Trennmethoden mit niedriger Dichte den Zweck, gekennzeichnete Daten von unbeschrifteten Daten zu trennen, indem Grenzen in Bereichen gezogen werden, in denen es nur wenige Datenpunkte gibt.
In dieser Reihe von Techniken nutzt die Laplace-Regularisierung die Diagrammdarstellung, um das Datenlernen durchzuführen. Diese Diagramme verbinden jede beschriftete und unbeschriftete Stichprobe durch Ähnlichkeit, betonen die interne Verbindung der Daten durch die Struktur des Diagramms und nutzen außerdem unbeschriftete Daten, um den Lernprozess voranzutreiben.
Theoretisch ist halbüberwachtes Lernen ein Modell, das den menschlichen Lernprozess simuliert, was ihn attraktiv und praktisch macht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Aufstieg des schwach überwachten Lernens genau dazu dient, die Herausforderung der Knappheit gekennzeichneter Daten zu lösen, und das enorme Potenzial unbeschrifteter Daten verdeutlicht. Angesichts des schnellen Datenwachstums und der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie des maschinellen Lernens müssen wir möglicherweise umdenken: Wie können wir das Potenzial unbeschrifteter Daten in der zukünftigen Forschung besser nutzen?
