{"id":478919,"date":"2023-08-09T09:40:22","date_gmt":"2023-08-09T09:40:22","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:17:48","modified_gmt":"2023-09-05T11:17:48","slug":"semi-supervised-learning","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wiki\/semi-supervised-learning\/","title":{"rendered":"Aprendizaje semisupervisado"},"content":{"rendered":"

El aprendizaje semisupervisado es un paradigma de aprendizaje autom\u00e1tico que utiliza datos etiquetados y no etiquetados durante el proceso de capacitaci\u00f3n. Cierra la brecha entre el aprendizaje supervisado, que se basa completamente en datos etiquetados, y el aprendizaje no supervisado, que opera sin ning\u00fan tipo de datos etiquetados. Este enfoque permite que el modelo aproveche una gran cantidad de datos sin etiquetar, junto con un conjunto m\u00e1s peque\u00f1o de datos etiquetados, para lograr un mejor rendimiento.<\/p>\n

Historia del origen del aprendizaje semisupervisado y su primera menci\u00f3n<\/h2>\n

El aprendizaje semisupervisado tiene sus ra\u00edces en los estudios de reconocimiento de patrones del siglo XX. La idea fue insinuada por primera vez por investigadores en la d\u00e9cada de 1960, quienes reconocieron que emplear datos tanto etiquetados como no etiquetados podr\u00eda mejorar la eficiencia del modelo. El t\u00e9rmino en s\u00ed se estableci\u00f3 m\u00e1s formalmente a finales de la d\u00e9cada de 1990, con importantes contribuciones de investigadores como Yoshua Bengio y otras figuras destacadas en el campo.<\/p>\n

Informaci\u00f3n detallada sobre el aprendizaje semisupervisado: ampliando el tema<\/h2>\n

El aprendizaje semisupervisado utiliza una combinaci\u00f3n de datos etiquetados (un peque\u00f1o conjunto de ejemplos con resultados conocidos) y datos no etiquetados (un gran conjunto de ejemplos sin resultados conocidos). Se supone que la estructura subyacente de los datos se puede captar utilizando ambos tipos de datos, lo que permite que el modelo se generalice mejor a partir de un conjunto m\u00e1s peque\u00f1o de ejemplos etiquetados.<\/p>\n

M\u00e9todos de aprendizaje semisupervisado<\/h3>\n
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  1. Auto-entrenamiento<\/strong>: Los datos sin etiquetar se clasifican y luego se agregan al conjunto de entrenamiento.<\/li>\n
  2. Entrenamiento multivista<\/strong>: Se utilizan diferentes vistas de los datos para aprender varios clasificadores.<\/li>\n
  3. Co-entrenamiento<\/strong>: Se entrenan varios clasificadores en diferentes subconjuntos aleatorios de datos y luego se combinan.<\/li>\n
  4. M\u00e9todos basados en gr\u00e1ficos<\/strong>: La estructura de los datos se representa como un gr\u00e1fico para identificar las relaciones entre instancias etiquetadas y no etiquetadas.<\/li>\n<\/ol>\n

    La estructura interna del aprendizaje semisupervisado: c\u00f3mo funciona<\/h2>\n

    Los algoritmos de aprendizaje semisupervisados funcionan encontrando estructuras ocultas dentro de datos sin etiquetar que pueden mejorar el aprendizaje a partir de datos etiquetados. El proceso a menudo implica estos pasos:<\/p>\n

      \n
    1. Inicializaci\u00f3n<\/strong>: comience con un conjunto de datos peque\u00f1o etiquetado y un conjunto de datos grande sin etiquetar.<\/li>\n
    2. Entrenamiento modelo<\/strong>: Entrenamiento inicial sobre los datos etiquetados.<\/li>\n
    3. Utilizaci\u00f3n de datos sin etiquetar<\/strong>: Usar el modelo para predecir resultados para los datos sin etiquetar.<\/li>\n
    4. Refinamiento iterativo<\/strong>: Refinar el modelo agregando predicciones confiables como nuevos datos etiquetados.<\/li>\n
    5. Entrenamiento del modelo final<\/strong>: Entrenar el modelo refinado para obtener predicciones m\u00e1s precisas.<\/li>\n<\/ol>\n

      An\u00e1lisis de las caracter\u00edsticas clave del aprendizaje semisupervisado<\/h2>\n