¿Qué es el aprendizaje semi-supervisado y el autoentrenamiento?

El aprendizaje semi-supervisado es un enfoque en el aprendizaje automático que utiliza tanto datos etiquetados como no etiquetados para entrenar el modelo. Normalmente, hay pocos datos etiquetados y muchos no etiquetados, y los métodos semi-supervisados ayudan a mejorar la calidad del modelo utilizando información adicional de los datos no etiquetados.

El autoentrenamiento es uno de los métodos del aprendizaje semi-supervisado. La idea es que el modelo primero se entrena con datos etiquetados, luego predice etiquetas para los datos no etiquetados, selecciona las predicciones más confiadas y las añade al conjunto de entrenamiento para volver a entrenar. Este proceso puede repetirse varias veces, ampliando gradualmente el conjunto de entrenamiento.

Ejemplo de autoentrenamiento:

# Pseudocódigo
model.train(datos_etiquetados)
for iteración in range(N):
    pseudo_etiquetas = model.predict(datos_no_etiquetados)
    muestras_confidentes = select_confident(pseudo_etiquetas)
    datos_etiquetados += muestras_confidentes
    datos_no_etiquetados -= muestras_confidentes
    model.train(datos_etiquetados)

De esta manera, el autoentrenamiento ayuda a utilizar datos no etiquetados para mejorar la calidad del modelo con una cantidad limitada de ejemplos etiquetados.