세미 지도 학습

자세한 설명

준지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블링되지 않은 데이터를 모두 활용하여 지도 학습과 비지도 학습 간의 격차를 해소합니다.일반적인 준지도 학습 프로세스의 주요 단계는 다음과 같습니다.

데이터 수집: 프로세스는 레이블이 지정된 데이터의 작은 부분과 레이블이 지정되지 않은 데이터의 큰 부분을 포함하는 데이터세트를 수집하는 것으로 시작됩니다.예를 들어 텍스트 분류 작업에서 일부 문서에는 범주로 레이블이 지정되고 나머지 문서에는 레이블이 지정되지 않을 수 있습니다.

모델 초기화: 모델은 처음에 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 학습됩니다.이 초기 모델은 레이블이 지정된 데이터의 양이 제한되어 있기 때문에 일반적으로 정확도가 떨어지지만 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 학습하기 위한 출발점 역할을 합니다.

레이블 전파: 그런 다음 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 레이블을 유추하려고 시도합니다.레이블 전파나 셀프 트레이닝과 같은 기법을 사용하여 레이블이 지정된 데이터에서 학습한 정보를 기반으로 레이블이 지정되지 않은 예제에 레이블을 할당합니다.레이블이 지정되지 않은 데이터가 더 많이 레이블링되고 학습 프로세스에 통합됨에 따라 모델이 반복적으로 업데이트됩니다.

반복적 개선: 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 더 많이 지정함에 따라 확장되는 레이블이 지정된 데이터 세트를 기반으로 자체 학습합니다.이 반복 프로세스는 모델의 성능이 안정화될 때까지 계속됩니다. 즉, 반복을 반복해도 더 이상 정확도가 크게 향상되지 않습니다.

최종 모델: 레이블이 지정된 원본 데이터와 새로 레이블링된 데이터 모두에 대해 학습된 최종 모델은 레이블이 지정된 제한된 데이터 집합에서만 학습된 모델보다 더 강력하고 정확합니다.

반지도 학습이 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

준지도 학습은 기업에 매우 중요합니다. 레이블링되지 않은 대량의 데이터를 활용하여 수동으로 데이터에 레이블을 지정하는 데 드는 높은 비용을 들이지 않고도 모델 성능을 개선할 수 있기 때문입니다.

개인 정보 보호 문제나 전문적인 레이블 지정의 필요성으로 인해 레이블이 지정된 데이터가 부족할 수 있는 의료 등의 산업에서는 준지도 학습을 통해 정확한 예측 모델을 개발할 수 있습니다.예를 들어 레이블이 지정된 의료 기록 몇 개와 레이블이 지정되지 않은 방대한 양의 데이터를 조합하여 질병을 감지하거나 환자 결과를 예측하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.

전자 상거래에서 준지도 학습은 소량의 레이블이 지정된 구매 데이터와 대규모 검색 기록 데이터 세트를 사용하여 추천 시스템을 향상시켜 보다 개인화되고 효과적인 추천을 제공할 수 있습니다.

준지도 학습은 라벨이 붙은 사기 거래 사례를 얻기 어려울 수 있는 사기 탐지와 같은 시나리오에서도 유용합니다.기업은 준지도 학습을 사용하여 레이블이 지정된 거래 데이터와 레이블이 지정되지 않은 거래 데이터를 모두 사용하여 사기를 효과적으로 식별하는 모델을 구축할 수 있습니다.

기업은 준지도 학습을 채택함으로써 머신 러닝 모델의 확장성과 정확성을 개선하여 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트에 대한 의존도를 줄이면서 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.이러한 접근 방식을 통해 기업은 데이터가 지속적으로 생성되고 레이블이 지정된 데이터가 귀중한 자원인 급변하는 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.