Что такое полуконтрольное обучение (SSL) в одной статье?

Ответы ИИОпубликовано 5 дней назад Круг обмена ИИ

Определение и основные понятия полунаблюдаемого обучения

Полуподконтрольное обучение - важная отрасль машинного обучения, которая использует небольшое количество маркированных данных и большое количество немаркированных данных для совместного обучения моделей с целью повышения эффективности обучения и способности к обобщению. Получение маркированных данных часто требует больших трудозатрат, времени и капитальных вложений. Например, в медицинской визуализации врачам приходится вручную отмечать области поражения, что является громоздким и чреватым ошибками процессом. Немаркированные данные легко получить, например, массивные изображения или текст в Интернете, но они не имеют четких меток.

Основная идея полуподконтрольного обучения заключается в том, что немеченые данные не являются бесполезными и содержат информацию о внутренней структуре распределения данных, помогая модели лучше понять общую картину данных. Сочетая поучительный характер меченых данных с богатством немеченых данных, модель может уменьшить зависимость от большого количества аннотаций и избежать проблемы отсутствия направления, которая может быть связана с неконтролируемым обучением. Подход основан на таких ключевых предположениях, как предположение о гладкости, которое гласит, что похожие точки данных, скорее всего, будут иметь одинаковые метки; предположение о кластеризации, которое предполагает, что данные будут сгруппированы естественным образом; и предположение о потоковости, которое гласит, что высокоразмерные данные на самом деле существуют в низкоразмерных структурах. Полуподконтрольное обучение применимо не только к традиционным задачам классификации, но и к регрессии, кластеризации и обнаружению аномалий, обеспечивая эффективное и экономичное решение для приложений ИИ. С ростом объемов данных полуконтролируемое обучение становится важным инструментом для решения задач, связанных с большими данными, и способствует развитию инноваций - от автоматизированного вождения до интеллектуального здравоохранения.

Основные методы и принципы полунаблюдаемого обучения

Полунаблюдаемое обучение опирается на ряд теоретических основ и принципов, которые определяют, как алгоритмы обучаются на смешанных данных.

предположение о гладкостиЭто предположение гласит, что точки данных, расположенные близко друг к другу в пространстве признаков, должны иметь схожие метки. Основываясь на этом принципе, алгоритмы могут определять метки немаркированных данных по локальным соседям, например, расширяя информацию о метках с помощью методов k-nearest neighbour для непрерывных данных, таких как изображения или речь.
предположение о кластеризацииТочки данных естественным образом формируются в кластеры или группы, причем каждый кластер соответствует категории. Полуподконтрольное обучение использует немаркированные данные для определения границ кластеров, что позволяет модели быть более точной в классификации; например, при категоризации текста, когда документы группируются по темам, небольшое количество маркированных документов может привести к присвоению меток всем кластерам.
гипотеза многообразия (математика): Высокоразмерные данные на самом деле встроены в низкоразмерное многообразие, что означает, что данные имеют внутреннюю низкоразмерную структуру. Алгоритм изучает это многообразие и обобщает данные от небольшого числа аннотированных точек до всего многообразия, что обычно используется для уменьшения размерности или задач визуализации, таких как извлечение признаков при распознавании лиц.
регуляризация последовательностиЭтот принцип подчеркивает, что модели должны давать последовательные результаты в ответ на небольшие возмущения во входных данных. В полуподконтрольном обучении случайные возмущения (например, шум или преобразования) применяются к немаркированным данным, и модель обучается поддерживать предсказательную стабильность, тем самым повышая устойчивость и обобщенность, примером чего может служить Π-модель в глубоком обучении.
минимизация энтропии: Побуждает модель к высокой уверенности в своих предсказаниях для немаркированных данных, т. е. уменьшает неопределенность в предсказаниях. Минимизируя энтропию, модель вынуждена принимать явные решения, тем самым улучшая обучение на немаркированных данных, что часто используется в системах самообучения.
Предположения о разделении с низкой плотностьюГраницы принятия решений должны располагаться в областях с низкой плотностью данных, чтобы избежать пересечения с кластерами с высокой плотностью. Полуподконтрольные машины опорных векторов (S3VM) основаны на этом принципе, чтобы найти границы с максимальным расстоянием между ними и оптимально разделить гиперплоскости, используя немаркированные данные.

Области применения и преимущества полунаблюдаемого обучения

Полунаблюдательное обучение показало значительные преимущества в нескольких областях, особенно в сценариях, где маркировка является дорогостоящей или требует большого количества данных.

Анализ медицинских изображений: В диагностике заболеваний, таких как обнаружение опухолей, где маркировка медицинских изображений требует времени экспертов, полуподконтрольное обучение объединяет небольшое количество маркированных изображений с большим количеством немаркированных изображений для обучения модели выявления аномальных областей, повышая эффективность диагностики и снижая трудозатраты; например, при анализе МРТ или КТ модель изучает нормальные варианты на основе немаркированных данных для повышения точности.
обработка естественного языка (NLP)Для языков с ограниченными ресурсами или нишевых областей, где не хватает маркированных текстов, полуконтрольное обучение использует большой немаркированный корпус для помощи в обучении модели, например, в анализе настроения или машинном переводе, где модель изучает лингвистические паттерны из немаркированного текста, повышая производительность и расширяя спектр приложений.
рекомендательная системаПлатформы электронной коммерции или потокового вещания имеют большой объем данных о поведении пользователей, но лишь частичную аннотацию (например, клики или покупки). Полуподконтрольное обучение объединяет эти данные для предсказания предпочтений пользователей, предоставления персонализированных рекомендаций, повышения качества обслуживания пользователей и доходов бизнеса.
Распознавание изображений и компьютерное зрение: В задачах обнаружения объектов или классификации сцен, где маркированные изображения являются дорогостоящими, полуподконтрольное обучение использует небольшое количество маркированных изображений и большое количество немаркированных изображений для обучения моделей глубокого обучения, чтобы уменьшить перебор и повысить скорость распознавания с помощью методов расширения данных или псевдомаркировки.
технология автоматизированного вожденияАвтомобильные датчики генерируют большие объемы немаркированных данных (например, потоки с камер или радаров), а полунаблюдательное обучение в сочетании с небольшим количеством аннотаций ключевых событий (например, пешеходов или препятствий) используется для анализа и принятия решений для повышения безопасности дорожного движения и надежности системы.
Промышленная автоматизация и контроль качества: В производстве, где образцы бракованной продукции невелики, полунаблюдательное обучение использует большое количество изображений нормальной продукции и небольшое количество аннотаций дефектов для обучения моделей, позволяющих выявлять аномалии, оптимизировать производственные процессы и сокращать отходы.
Обнаружение финансового мошенничестваВ данных о банковских операциях случаи мошенничества встречаются редко, поэтому полунаблюдательное обучение объединяет известные мошеннические операции с большим количеством обычных операций для выявления подозрительных паттернов и повышения безопасности при одновременном снижении уровня ложных тревог.

Преимущества включают в себя снижение требований к аннотации, улучшение обобщения моделей, адаптацию к средам больших данных и повышение гибкости применения, что делает полуконтролируемое обучение идеальным для решения реальных задач.

Основные методы и алгоритмы полунаблюдаемого обучения

Полуконтрольное обучение включает в себя множество алгоритмов, каждый из которых предназначен для работы с определенными характеристиками данных или задачами.

Самообучение: Это простой, но эффективный метод, при котором модель сначала обучается на меченых данных, затем предсказывает метки немеченых данных, выбирает высокодостоверные предсказания в качестве псевдометок и повторно обучает модель; это делается итеративно для постепенного улучшения и обычно используется для классификации изображений или обработки текста, но необходимо следить за тем, чтобы избежать накопления ошибок.
Совместное обучение: Предполагая два или более независимых взгляда на данные (например, содержание и ссылки текста), несколько моделей обучаются на основе этих взглядов по отдельности, предоставляя друг другу псевдо-метки для немаркированных данных; этот подход подходит для данных из нескольких источников, таких как категоризация веб-страниц, где точность повышается за счет взаимодополняемости взглядов.
Полунаблюдаемое обучение с помощью графов (методы на основе графов): Построение структуры графа с узлами, представляющими точки данных, и ребрами, представляющими сходство, и использование алгоритма распространения меток для распространения меток от меченых узлов к немеченым узлам; обычно используется для анализа социальных сетей или категоризации документов, варианты на основе графовых конволюционных сетей (GCNs) революционизируют этот подход.
Генеративные моделиНапример, Gaussian Mixture Model (GMM), которая предполагает, что данные получены из смеси вероятностных распределений, и использует алгоритм Expectation Maximisation (EM) для оценки параметров, используя комбинацию меченых и немеченых данных; Semi-supervised Variational Auto-Encoder (VAE) расширяет эту идею, обучая процесс генерации данных.
Полуподчиненная машина опорных векторов (S3VM): Основываясь на предположении о разделении с малой плотностью, граница принятия оптимального решения находится в области с разреженными данными, а гиперплоскость настраивается с помощью немаркированных данных; это применимо к задаче бинарной классификации, но вычислительная сложность высока.
Методы последовательной регуляризацииНапример, Mean Teacher или Π-модель, применяющая возмущения (например, шум или флип-флоп) к немаркированным данным, чтобы заставить выходы модели быть последовательными, в сочетании с фреймворками глубокого обучения; этот тип подхода популярен в компьютерном зрении для улучшения робастности модели.
дуэльная подготовка: Внедрение обучения с улучшением выборки для повышения устойчивости модели к атакам с помощью генерации сетей с отрицательными характеристиками (GAN) или отрицательной регуляризации с использованием немаркированных данных; применяется в критически важных для безопасности областях, таких как автономное вождение.

Эти алгоритмы разнообразны и легко адаптируются, что позволяет специалистам выбрать подходящий инструмент в зависимости от характеристик данных, чтобы максимально использовать преимущества полунаблюдаемого обучения.

Проблемы и ограничения полунаблюдаемого обучения

Несмотря на свой потенциал, полунаблюдаемое обучение сталкивается с рядом проблем и ограничений, которые препятствуют его широкому применению.

Предполагаемая зависимостьПолуконтролируемое обучение основано, например, на предположениях о гладкости или кластеризации, и если реальные данные не удовлетворяют этим предположениям (например, в сильно зашумленных или неравномерно распределенных данных), производительность может быть снижена или даже уступать производительности чистого контролируемого обучения, поэтому применимость данных должна быть тщательно проверена.
алгоритмическая сложностьМногие методы включают итеративную оптимизацию, построение графов или генеративных моделей, которые требуют больших вычислительных ресурсов и трудно масштабируются на очень большие массивы данных; например, графовые методы медленно работают на больших графах, что ограничивает применение в реальном времени.
Трудности в оценке: Оценка моделей полуподконтрольного обучения является сложной задачей из-за отсутствия стандартных эталонов; обычно используются такие методы, как сохранение части помеченных данных для тестирования, но результаты могут отличаться в зависимости от сегментации данных, и для помощи в оценке необходимо знание области.
Чувствительность к качеству этикетокПервоначальные ошибки маркировки или шум могут распространяться через псевдомаркировки, что приводит к ухудшению работы модели; при самообучении необходимо вводить пороги доверия или ручную проверку для смягчения последствий усиления ошибочных предсказаний.
настройка гиперпараметровАлгоритмы, такие как S3VM или GNN, имеют множество гиперпараметров (например, количество соседей или скорость обучения), которые могут привести к неоптимальным результатам при неправильном выборе, а процесс настройки занимает много времени и требует опыта.
проблема масштабируемостиНекоторые традиционные подходы, такие как генеративное моделирование, плохо работают с высокоразмерными данными (например, изображениями или видео) и требуют предварительной обработки, такой как снижение размерности, что усложняет процесс.
Ограниченная способность к обобщениюВ полуподконтрольных условиях модель может слишком сильно подстраиваться под конкретное распределение данных без меток, плохо обобщать новые данные и нуждаться в постоянном мониторинге и обновлении.

Эти задачи требуют от исследователей разработки более надежных алгоритмов и побуждают пользователей практиковать полунаблюдательное обучение в сочетании со знаниями о предметной области.

Пример практического применения полуконтрольного обучения

Обнаружение опухолей в медицинской визуализации: Исследовательский институт использовал полуподконтрольное обучение для анализа маммографических изображений, небольшое количество которых было аннотировано рентгенологами, а большое количество немаркированных изображений было использовано для обучения модели глубокого обучения; в результате была повышена точность обнаружения модели, снижена нагрузка на врачей и ускорен процесс диагностики.
Категоризация текста в обработке естественного языка: Такие компании, как Google, используют полуконтролируемое обучение для обработки лингвистических текстов с малым объемом ресурсов, когда небольшое количество аннотированных документов сочетается с большим объемом немаркированных данных веб-страниц для обучения моделей классификации тем или анализа настроений, что позволяет расширить спектр услуг для пользователей по всему миру.
Рекомендательная система для электронной коммерцииAmazon применяет полуподчиненное обучение для анализа поведения пользователей, где история покупок (частично аннотированная) сочетается с данными о просмотре сайтов (не аннотированными), чтобы оптимизировать рекомендации по товарам, увеличить продажи и удовлетворенность клиентов.
Распознавание объектов при автономном вожденииСистема автономного вождения Tesla использует видеозаписи дорожной обстановки, сделанные камерами, причем только ключевые кадры маркируются (например, пешеходы или автомобили), а большое количество немаркированных кадров используется для обучения перцептивной модели, чтобы улучшить понимание окружающей обстановки и повысить безопасность.
Обнаружение дефектов в промышленном производствеАвтомобильный завод использует полуконтрольное обучение для мониторинга производственных линий, небольшое количество изображений дефектных изделий и большое количество нормальных изображений для обучения системы компьютерного зрения, обнаружения дефектов изделий в реальном времени, повышения эффективности контроля качества.
Борьба с мошенничеством в финансовом сектореБанки используют полуподчиненное обучение для анализа данных о транзакциях, известные случаи мошенничества объединяются с обычными транзакциями, и модели изучают аномальные паттерны, чтобы сократить потери от мошенничества и снизить уровень ложных тревог.
Маркировка контента для индустрии развлеченийNetflix применяет полуподчиненное обучение для обработки видеоконтента, где небольшое количество пользовательских меток и большое количество немаркированных видеоданных используется для автоматического создания метаданных, чтобы повысить точность обнаружения и рекомендации контента.

Эти примеры демонстрируют реальную ценность полунаблюдаемого обучения - от спасения жизней до повышения эффективности бизнеса - и доказывают его применимость в различных отраслях.

Технические проблемы и решения для полуконтрольного обучения

На практике полунаблюдаемое обучение сталкивается с техническими трудностями, но исследователи предложили множество решений.

Проблемы, в которых предположения не соответствуют действительностиЭффективность модели ухудшается, когда данные нарушают предположения о сглаживании или кластеризации; решения включают в себя использование надежных алгоритмов, таких как методы, основанные на плотности, или внедрение методов дополнения данных для расширения разнообразия данных и уменьшения зависимости от предположений.
Выбор и адаптация моделей: Выбор подходящих полунаблюдательных методов затруднен и зависит от характеристик данных; решениями являются автоматический выбор модели с помощью перекрестной валидации или байесовской оптимизации, а также разработка фреймворков метаобучения, адаптированных к различным сценариям.
Ограничения вычислительных ресурсовСложные алгоритмы, такие как глубокое обучение, требуют значительных ресурсов GPU; решения включают использование фреймворков распределенных вычислений (например, Spark) или алгоритмов оптимизации, таких как стохастическая оптимизация, для снижения вычислительных затрат.
Отсутствие критериев оценки: Не существует единых показателей для оценки полунаблюдаемого обучения; решение заключается в разработке протоколов оценки для конкретной области, например, использование клинических показателей для проверки в здравоохранении, или создание стандартных наборов данных для облегчения сравнения.
Распространение ошибок в псевдомаркировке: в процессе самообучения накапливаются неверные обозначения; решения заключаются в установке динамических порогов доверия или интеграции нескольких моделей для уменьшения ошибок и повышения надежности.

Благодаря этим решениям полуконтролируемое обучение может преодолеть трудности и более надежно применяться в реальных системах.

Будущие направления полунаблюдательного обучения

Область полунаблюдаемого обучения продолжает развиваться, и наметившиеся тенденции указывают на более совершенные и комплексные подходы.

Сходимость самоконтролируемого обученияСамоконтролируемое обучение, как расширение полуконтроля, снижает зависимость от аннотации, обучаясь представлениям на основе неразмеченных данных с помощью предварительных задач (например, исправление изображений или маскировка текста).
Интеграция мультимодального обученияПолуподконтрольное обучение, объединяющее множество источников данных, таких как изображения, текст, аудио и т. д., использует немаркированные мультимодальные данные для улучшения возможностей моделей; например, в виртуальных помощниках изучение контекста на основе мультимодальных данных улучшает опыт взаимодействия.
Объединенное обучение в сочетании с полунаблюдением: В сценариях, чувствительных к конфиденциальности, федеративное обучение позволяет данным оставаться локальными, а полунаблюдательное обучение готовит модели, используя разрозненные немаркированные данные.
Приложения автоматизированного машинного обучения (AutoML): Инструмент AutoML автоматически выбирает полунаблюдаемые алгоритмы и гиперпараметры для снижения порога использования.
Этические соображения и соображения справедливостиОбеспечить, чтобы полунаблюдательное обучение не усугубляло предвзятость, с помощью ограничений на справедливость при обучении.
Междисциплинарные инновацииПолунаблюдаемое обучение в сочетании с нейронаукой или биологией для моделирования механизмов обучения мозга.