Таблица тапшырмаларында pseudo-labeling деген эмне?

Pseudo-labeling — бул жарым көзөмөлдөшүүчү үйрөнүү ыкмасы, ал көбүнчө таблица маалыматтар менен иштөө тапшырмаларында колдонулат. Идеясы — белгиленген маалыматтарда окутулган моделди колдонуп, белгиленбеген маалыматтарга белгилерди алдын ала болжау жана андан соң бул алдын ала болжолорду (pseudo-белгилерди) окутуу топтомуна кошуу, андан ары үйрөнүү үчүн.

Boosting менен таблица тапшырмаларында, бул үйрөнүү маалыматтарынын көлөмүн көбөйтүүгө жардам берет, өзгөчө белгиленбеген маалыматтар аз болсо. Мисалы, биринчи этапта белгиленген маалыматтарда модел үйрөтүлүп, андан кийин модел белгиленбеген жазуулардын белгилерин алдын ала болжайт. Андан соң, бул жазуулар pseudo-белгилер менен кошулуп, кеңейтилип үйрөтүлөт.

Pseudo-белгилердин сапатын көзөмөлдөө маанилүү, мисалы, модел ишенген (ыктымалдыкка негизделген) гана болжаолорду тандап алуу, үйрөнүүнүн сапатын төмөндөтпөө үчүн.

Псевдокод мисалы:

# Белгиленген маалыматтарда үйрөтүү
model.fit(X_labeled, y_labeled)

# Белгиленбеген маалыматтарда алдын ала болжао
pseudo_labels = model.predict(X_unlabeled)

# Ишенимдүү болжаолорду тандоо
confident_indices = [i for i, p in enumerate(model.predict_proba(X_unlabeled)) if max(p) > threshold]

# Pseudo-белгилерди үйрөнүү топтомуна кошуу
X_extended = np.concatenate([X_labeled, X_unlabeled[confident_indices]])
y_extended = np.concatenate([y_labeled, pseudo_labels[confident_indices]])

# Моделди кайра үйрөтүү
model.fit(X_extended, y_extended)