Τι είναι το pseudo-labeling σε εργασίες πίνακα;

Pseudo-labeling είναι μια μέθοδος ημι-εποπτευόμενης μάθησης που εφαρμόζεται συχνά σε εργασίες με πίνακες δεδομένων. Η ιδέα είναι να χρησιμοποιηθεί ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί σε επισημασμένα δεδομένα για να προβλέψει ετικέτες σε μη επισημασμένα δεδομένα, και στη συνέχεια να προστεθούν αυτές οι προβλεπόμενες ετικέτες (pseudo-ετικέτες) στο σύνολο εκπαίδευσης για περαιτέρω εκπαίδευση.

Σε εργασίες με boosting και πίνακες δεδομένων, αυτό βοηθά στην αύξηση του όγκου των δεδομένων εκπαίδευσης, ειδικά όταν υπάρχουν λίγα επισημασμένα δεδομένα. Για παράδειγμα, μετά το πρώτο στάδιο εκπαίδευσης του μοντέλου σε επισημασμένα δεδομένα, το μοντέλο προβλέπει ετικέτες για μη επισημασμένες εγγραφές. Στη συνέχεια, αυτές οι εγγραφές με pseudo-ετικέτες προστίθενται στο σύνολο εκπαίδευσης και το μοντέλο εκπαιδεύεται περαιτέρω σε αυτό το διευρυμένο σύνολο.

Είναι σημαντικό να ελέγχετε την ποιότητα των pseudo-ετικετών, π.χ., επιλέγοντας μόνο τις προβλέψεις στις οποίες το μοντέλο είναι σίγουρο (βάσει πιθανοτήτων), ώστε να μην υποβαθμιστεί η ποιότητα της μάθησης.

Παράδειγμα σε ψευδοκώδικα:

# Εκπαίδευση σε επισημασμένα δεδομένα
model.fit(X_labeled, y_labeled)

# Πρόβλεψη σε μη επισημασμένα δεδομένα
pseudo_labels = model.predict(X_unlabeled)

# Επιλογή αξιόπιστων προβλέψεων
confident_indices = [i for i, p in enumerate(model.predict_proba(X_unlabeled)) if max(p) > threshold]

# Προσθήκη pseudo-ετικετών στο σύνολο εκπαίδευσης
X_extended = np.concatenate([X_labeled, X_unlabeled[confident_indices]])
y_extended = np.concatenate([y_labeled, pseudo_labels[confident_indices]])

# Περαιτέρω εκπαίδευση του μοντέλου
model.fit(X_extended, y_extended)