semi-supervised learning

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.

Főnév

semi-supervised learning (tsz. semi-supervised learnings)

  1. (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)

  1. Tanítunk egy modellt a címkézett adatokon.
  2. A modell címkéket jósol a címkézetlen adatokra.
  3. A legbiztosabb jóslatokat hozzáadjuk a tanítóhalmazhoz.
  4. 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
Zajérzékenység A címkézetlen adatok torzíthatják a tanulást
Nem minden feladatra jó Ha nincs elég strukturált minta az adatokban
Hiperparaméter-érzékenység Nehéz jól hangolni a tanulást és regulárizálást



🛠️ Python példa: LabelSpreading (sklearn)

from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading
from sklearn.datasets import make_moons
import numpy as np

X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.1)
y = -1  # Címkézetlen adatok

model = LabelSpreading(kernel='knn', n_neighbors=5)
model.fit(X, y)

predicted_labels = model.transduction_

🧾 Összefoglalás

Tulajdonság Leírás
Definíció Tanulási mód, amely kevés címkézett és sok címkézetlen adat kombinációját használja
Fő technikák Self-training, pseudo-labeling, consistency, gráfmodellek
Alkalmazás Képfeldolgozás, szövegelemzés, orvosi diagnosztika
Előny Kevesebb címkézett adat kell, hatékonyabb tanulás
Hátrány Hibaerősítés, hiperparaméter-érzékenység