Τι είναι η ημι-εποπτευόμενη μάθηση και η αυτοεκπαίδευση;

Η ημι-εποπτευόμενη μάθηση είναι μια προσέγγιση στη μηχανική μάθηση που χρησιμοποιεί τόσο επισημασμένα όσο και μη επισημασμένα δεδομένα για την εκπαίδευση του μοντέλου. Συνήθως, υπάρχουν λίγα επισημασμένα δεδομένα και πολλά μη επισημασμένα, και οι μέθοδοι ημι-εποπτευόμενης μάθησης βοηθούν στη βελτίωση της ποιότητας του μοντέλου χρησιμοποιώντας επιπλέον πληροφορίες από τα μη επισημασμένα δεδομένα.

Η αυτοεκπαίδευση είναι μια από τις μεθόδους της ημι-εποπτευόμενης μάθησης. Η ιδέα είναι ότι το μοντέλο αρχικά εκπαιδεύεται σε επισημασμένα δεδομένα, στη συνέχεια προβλέπει ετικέτες για μη επισημασμένα δεδομένα, επιλέγει τις πιο αξιόπιστες προβλέψεις και τις προσθέτει στο σύνολο εκπαίδευσης για επανεκπαίδευση. Αυτή η διαδικασία μπορεί να επαναληφθεί αρκετές φορές, επεκτείνοντας σταδιακά το σύνολο εκπαίδευσης.

Παράδειγμα αυτοεκπαίδευσης:

# Ψευδοκώδικας
model.train(επισημασμένα_δεδομένα)
for επανάληψη in range(N):
    pseudo_ετικέτες = model.predict(μη_επισημασμένα_δεδομένα)
    εμπιστευόμενα_δείγματα = select_confident(pseudo_ετικέτες)
    επισημασμένα_δεδομένα += εμπιστευόμενα_δείγματα
    μη_επισημασμένα_δεδομένα -= εμπιστευόμενα_δείγματα
    model.train(επισημασμένα_δεδομένα)

Έτσι, η αυτοεκπαίδευση βοηθά στη χρήση μη επισημασμένων δεδομένων για τη βελτίωση της ποιότητας του μοντέλου με περιορισμένο αριθμό επισημασμένων παραδειγμάτων.