Language
Country/Area
No result found
Потенциал немаркированных данных: почему они так важны для машинного обучения?
С появлением больших языковых моделей важность неразмеченных данных в машинном обучении резко возросла. Эта модель называется обучением со слабым учителем или обучением с полуконтролем. Его суть заключается в объединении небольшого количества данных, размеченных человеком, с большим количеством неразмеченных данных для обучения. Это означает, что помечена только часть выходных значений данных, а остальные данные не помечены или помечены неточно. Этот подход обеспечивает эффективное решение, позволяющее в полной мере использовать богатые неразмеченные данные, когда разметка является дорогостоящей и отнимает много времени.
В области современного машинного обучения стоимость получения аннотированных данных зачастую чрезвычайно высока, что делает непрактичным создание больших полных наборов аннотированных данных.
Когда дело доходит до маркировки данных, многие ученые и инженеры сразу же задумываются о высоких затратах, связанных с процессом маркировки. Для этого процесса может потребоваться специализированный персонал, например, для расшифровки аудиоклипов или проведения физических экспериментов для выявления конкретных явлений. Таким образом, полуконтролируемое обучение не только теоретически интересно, но и фактически обеспечивает реальные решения различных проблем. Это становится мощным инструментом для соединения помеченных и неразмеченных данных.
Технология полуконтролируемого обучения предполагает определенную корреляцию, позволяющую использовать большие объемы неразмеченных данных для значительного улучшения эффективности классификации.
Техника полуконтролируемого обучения предполагает способность извлекать значимую информацию из основного распределения данных. Эти методы включают предположения о непрерывности, предположения о кластеризации и предположения о многообразии. Эти предположения помогают изучить структуру немаркированных данных: например, когда точки данных расположены близко друг к другу, они с большей вероятностью будут иметь одинаковую метку. Кроме того, данные часто образуют дискретные кластеры, поэтому точки внутри одного кластера могут иметь общие метки. Согласно этому предположению, полуконтролируемое обучение может более эффективно изучать внутренние характеристики данных.
Гипотеза многообразия утверждает, что данные часто располагаются на многообразиях низкой размерности. Эта точка зрения позволяет процессу обучения избежать проклятия размерности.
Историю полуконтролируемого обучения можно проследить до метода самообучения 1960-х годов. Позже, в 1970-х годах, Владимир Вапник официально представил концепцию кондуктивного обучения и начал исследовать индуцированное обучение с использованием генеративных моделей. Эти методы начали становиться горячей точкой в теоретических исследованиях и способствуют развитию машинного обучения.
В практических приложениях различные методы переплетаются, образуя относительно сложную экосистему. Генеративная модель сначала оценивает распределение данных по различным категориям, что позволяет модели эффективно обучаться, даже если аннотированных данных недостаточно. Аналогичным образом, методы разделения с низкой плотностью достигают цели отделения помеченных данных от неразмеченных данных путем рисования границ в областях, где точки данных редки.
В этой серии методов регуляризация по Лапласу использует графическое представление для обучения данных. Эти графики соединяют каждый помеченный и немаркированный образец посредством сходства, подчеркивают внутреннюю связь данных через структуру графика и далее используют немаркированные данные для управления процессом обучения.
<блокquot>Теоретически полу-контролируемое обучение — это модель, имитирующая процесс обучения человека, что делает его привлекательным и практичным.
Подводя итог, можно сказать, что распространение обучения со слабым учителем призвано решить проблему нехватки размеченных данных и демонстрирует огромный потенциал неразмеченных данных. Учитывая быстрый рост объема данных и постоянное развитие технологий машинного обучения, нам, возможно, придется переосмыслить: как нам лучше использовать потенциал немаркированных данных в будущих исследованиях?
