Üdvözlöm, Ön a semi-supervised learning szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a semi-supervised learning szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a semi-supervised learning szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a semi-supervised learning szóról tudni kell, itt található. A semi-supervised learning szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Asemi-supervised learning és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
(informatika) A semi-supervised learning (magyarul: félig felügyelt tanulás) a gépi tanulás egyik módszere, amely felügyelt (címkézett) és felügyelet nélküli (címkézetlen) adatok kombinációjával tanítja a modellt.
Ez különösen hasznos, amikor:
Kevés címkézett adat áll rendelkezésre (pl. kézi annotálás drága vagy időigényes),
Sok címkézetlen adat van (pl. nyers szöveg, képek, szenzoradatok).
🎯 A cél
Jobb teljesítményt elérni, mint csak a címkézett adatokkal lehetne,
Miközben költséghatékony marad (nem kell minden adatot kézzel címkézni).
📚 Motiváció – Mikor hasznos?
Helyzet
Példa
Címkézés nehéz, költséges
Orvosi képek diagnózisa (szakértő kell)
Sok nyers adat elérhető
Internetes képek, hangfelvételek
Kevés felhasználói interakció
Új alkalmazás, kevés visszajelzés
Skálázhatóság fontos
Nagy webes adatbázisok, szövegek
🧩 Hogyan működik?
A modell először a meglévő címkézett példákon tanul, majd a címkézetlen adatok alapján tovább finomodik, kihasználva a bennük rejlő mintázatokat, struktúrákat.
🛠️ Főbb technikák
1. Self-training (önképzés)
Tanítunk egy modellt a címkézett adatokon.
A modell címkéket jósol a címkézetlen adatokra.
A legbiztosabb jóslatokat hozzáadjuk a tanítóhalmazhoz.
Ismételjük a folyamatot.
2. Co-training
Két különböző modell tanul különböző nézeteken (pl. szöveg + metaadat),
Egymás jóslatait felhasználják új címkék tanítására.
3. Consistency regularization (konzisztenciaelv)
A modell legyen robusztus a bemenet kis torzításaira (pl. képek elforgatása),
Ha egy kép 2 változatára más osztályt jósol → büntetjük.
4. Graph-based methods
Az adatokat gráfként ábrázoljuk, ahol a hasonló adatpontok össze vannak kötve.
Az osztályinformációt szétterítjük a gráf mentén.
5. Generative models
A modell megtanulja az adat eloszlását (pl. autoencoder, variational autoencoder),
Ez alapján segíti az osztályozást.
📘 Példa: képfelismerés 100 címkézett képpel
100 címkézett kép: macska vagy kutya
10 000 címkézetlen kép
A modell önállóan megtanulja, hogyan néz ki „tipikusan” egy kutya vagy macska,
Ezt az információt felhasználja a címkék pontosítására → jobb osztályozás kevés címkével is.
🧪 Népszerű modellek és könyvtárak
Név
Cél
FixMatch
Konzisztencia + öncímkézés együttes használata
MixMatch
Több címkézés + adataugmentáció
Pseudo-labeling
Egyszerű öncímkézős technika
Semi-supervised SVM
Határvonal tanítása címkézetlen adatokkal együtt
scikit-learn (LabelSpreading)
Klasszikus gráfalapú módszer
PyTorch Lightning + UDA
Mély tanulási keretrendszer támogatással
🔬 Metrikák (kiértékelés)
A félig felügyelt modelleket a címkézett teszthalmazon értékeljük:
Metrika
Jelentés
Accuracy
Találati arány
F1-score
Pontosság és visszahívás átlaga
AUC-ROC
Osztályozási képesség minden küszöbre
Label efficiency
Mennyi címkével érünk el adott teljesítményt
✅ Előnyök
🏷️ Kevesebb címkézett adat szükséges
⚡ Gyorsabb annotációs ciklus
🧠 Tanulja az adat eloszlását
🌍 Jól működik nagy, természetes adathalmazokon
⚠️ Hátrányok
Kihívás
Magyarázat
Rossz címkézés erősítése
Ha a modell hibás jóslatait újratanítjuk, romolhat