Какво е полунадзиравано обучение и самостоятелно обучение?

Полунадзорното обучение е подход в машинното обучение, който използва както означени, така и неозначени данни за обучение на модела. Обикновено има малко означени данни и много неозначени, и методите за полунадзорно обучение помагат за подобряване на качеството на модела, като използват допълнителна информация от неозначените данни.

Самообучението е един от методите на полунадзорното обучение. Идеята е, че моделът първо се обучава върху означени данни, след това предсказва етикети за неозначените данни, избира най-уверените предсказания и ги добавя към обучаващия набор за повторно обучение. Този процес може да се повтаря няколко пъти, постепенно разширявайки обучаващия набор.

Пример за самообучение:

# Псевдокод
model.train(означени_данни)
for итерация in range(N):
    псевдоетикети = model.predict(неозначени_данни)
    доверени_примери = select_confident(псевдоетикети)
    означени_данни += доверени_примери
    неозначени_данни -= доверени_примери
    model.train(означени_данни)

По този начин, самообучението помага да се използват неозначени данни за подобряване на качеството на модела при ограничен брой означени примери.