{"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\/pt\/wiki\/semi-supervised-learning\/","title":{"rendered":"Aprendizagem semissupervisionada"},"content":{"rendered":"

A aprendizagem semissupervisionada \u00e9 um paradigma de aprendizado de m\u00e1quina que utiliza dados rotulados e n\u00e3o rotulados durante o processo de treinamento. Ele preenche a lacuna entre a aprendizagem supervisionada, que depende inteiramente de dados rotulados, e a aprendizagem n\u00e3o supervisionada, que opera sem nenhum dado rotulado. Essa abordagem permite que o modelo aproveite uma grande quantidade de dados n\u00e3o rotulados, juntamente com um conjunto menor de dados rotulados, para obter melhor desempenho.<\/p>\n

Hist\u00f3ria da origem da aprendizagem semissupervisionada e sua primeira men\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

A aprendizagem semissupervisionada tem suas ra\u00edzes nos estudos de reconhecimento de padr\u00f5es do s\u00e9culo XX. A ideia foi sugerida pela primeira vez por investigadores na d\u00e9cada de 1960, que reconheceram que o emprego de dados rotulados e n\u00e3o rotulados poderia melhorar a efici\u00eancia do modelo. O pr\u00f3prio termo tornou-se mais formalmente estabelecido no final da d\u00e9cada de 1990, com contribui\u00e7\u00f5es significativas de pesquisadores como Yoshua Bengio e outras figuras importantes na \u00e1rea.<\/p>\n

Informa\u00e7\u00f5es detalhadas sobre aprendizagem semissupervisionada: expandindo o t\u00f3pico<\/h2>\n

A aprendizagem semissupervisionada utiliza uma combina\u00e7\u00e3o de dados rotulados (um pequeno conjunto de exemplos com resultados conhecidos) e dados n\u00e3o rotulados (um grande conjunto de exemplos sem resultados conhecidos). Ele assume que a estrutura subjacente dos dados pode ser compreendida usando ambos os tipos de dados, permitindo que o modelo generalize melhor a partir de um conjunto menor de exemplos rotulados.<\/p>\n

M\u00e9todos de aprendizagem semissupervisionada<\/h3>\n
    \n
  1. Autotreinamento<\/strong>: os dados n\u00e3o rotulados s\u00e3o classificados e adicionados ao conjunto de treinamento.<\/li>\n
  2. Treinamento multivisualiza\u00e7\u00e3o<\/strong>: Diferentes visualiza\u00e7\u00f5es dos dados s\u00e3o usadas para aprender v\u00e1rios classificadores.<\/li>\n
  3. Co-treinamento<\/strong>: V\u00e1rios classificadores s\u00e3o treinados em diferentes subconjuntos aleat\u00f3rios de dados e depois combinados.<\/li>\n
  4. M\u00e9todos baseados em gr\u00e1ficos<\/strong>: a estrutura dos dados \u00e9 representada como um gr\u00e1fico para identificar relacionamentos entre inst\u00e2ncias rotuladas e n\u00e3o rotuladas.<\/li>\n<\/ol>\n

    A Estrutura Interna da Aprendizagem Semissupervisionada: Como Funciona<\/h2>\n

    Algoritmos de aprendizagem semissupervisionados funcionam encontrando estruturas ocultas em dados n\u00e3o rotulados que podem aprimorar o aprendizado a partir de dados rotulados. O processo geralmente envolve estas etapas:<\/p>\n

      \n
    1. Inicializa\u00e7\u00e3o<\/strong>: comece com um pequeno conjunto de dados rotulado e um grande conjunto de dados n\u00e3o rotulado.<\/li>\n
    2. Treinamento de modelo<\/strong>: Treinamento inicial nos dados rotulados.<\/li>\n
    3. Utiliza\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o rotulados<\/strong>: Usando o modelo para prever resultados para os dados n\u00e3o rotulados.<\/li>\n
    4. Refinamento Iterativo<\/strong>: Refinando o modelo adicionando previs\u00f5es confi\u00e1veis como novos dados rotulados.<\/li>\n
    5. Treinamento Final do Modelo<\/strong>: treinar o modelo refinado para previs\u00f5es mais precisas.<\/li>\n<\/ol>\n

      An\u00e1lise das principais caracter\u00edsticas da aprendizagem semissupervisionada<\/h2>\n