การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน: คืออะไรและทำงานอย่างไร

ในขอบเขตของแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้แบบกึ่งภายใต้การดูแลกลายเป็นแนวทางลูกผสมที่ชาญฉลาด โดยเชื่อมช่องว่างระหว่างวิธีการแบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแลโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลทั้งที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดลที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สารบัญ

• การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนคืออะไร?
• การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล
• การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนทำงานอย่างไร
• ประเภทของการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล
• การประยุกต์การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล
• ข้อดีของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน
• ข้อเสียของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนคืออะไร?

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแลคือการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ประเภทหนึ่งที่ใช้การผสมผสานระหว่างข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดล กึ่งควบคุมดูแลหมายความว่าแบบจำลองได้รับคำแนะนำจากข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อย โดยที่อินพุตจะถูกจับคู่อย่างชัดเจนกับเอาต์พุตที่ถูกต้อง รวมถึงกลุ่มข้อมูลที่ไม่ติดป้ายกำกับที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งโดยทั่วไปจะมีปริมาณมากกว่า โดยทั่วไป โมเดลเหล่านี้จะค้นหาข้อมูลเชิงลึกเบื้องต้นในข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อย จากนั้นจึงปรับแต่งความเข้าใจและความถูกต้องเพิ่มเติมโดยใช้แหล่งข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่ใหญ่ขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้ข้อมูลและวิธีการทางสถิติเพื่อสร้างแบบจำลองที่เลียนแบบการใช้เหตุผลของมนุษย์แทนที่จะอาศัยคำสั่งแบบฮาร์ดโค้ด การใช้ประโยชน์จากองค์ประกอบต่างๆ จากแนวทางที่มีการควบคุมดูแลและไม่ได้รับการควบคุมดูแล กึ่งควบคุมเป็นวิธีที่แตกต่างและมีประสิทธิภาพในการปรับปรุงคุณภาพการคาดการณ์โดยไม่ต้องลงทุนในการติดฉลากโดยมนุษย์ให้ยุ่งยาก

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล

ในขณะที่การเรียนรู้แบบมีผู้สอนอาศัยข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพียงอย่างเดียว และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะทำงานร่วมกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับทั้งหมด แต่การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนจะผสมผสานทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน

การเรียนรู้แบบมีการดูแล

การเรียนรู้แบบมีผู้สอนใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดลสำหรับงานเฉพาะ สองประเภทหลักคือ:

• การจัดประเภท: กำหนดว่ารายการอยู่ในคลาสหรือกลุ่มใดนี่อาจเป็นตัวเลือกไบนารี ตัวเลือกจากหลายตัวเลือก หรือการเป็นสมาชิกในหลายกลุ่ม

• การถดถอย: คาดการณ์ผลลัพธ์ตามเส้นที่เหมาะสมที่สุดจากข้อมูลที่มีอยู่ โดยทั่วไปจะใช้สำหรับการพยากรณ์ เช่น การพยากรณ์อากาศหรือผลการดำเนินงานทางการเงิน

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะระบุรูปแบบและโครงสร้างของข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับโดยใช้เทคนิคหลักสามประการ:

• การจัดกลุ่ม: กำหนดกลุ่มของจุดที่มีค่าใกล้เคียงกันสิ่งเหล่านี้อาจเป็นแบบพิเศษ (แต่ละจุดข้อมูลในหนึ่งคลัสเตอร์) การทับซ้อนกัน (ระดับของการเป็นสมาชิกในหนึ่งหรือหลายคลัสเตอร์) หรือแบบลำดับชั้น (หลายเลเยอร์ของคลัสเตอร์)
• การเชื่อมโยง: ค้นหาว่ารายการใดมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นร่วมกันมากกว่า เช่น ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อร่วมกันบ่อยครั้ง
• การลดขนาด: ลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลโดยย่อข้อมูลให้เป็นตัวแปรน้อยลง ซึ่งช่วยลดเวลาการประมวลผลและปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการสรุปข้อมูลทั่วไป

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลใช้ประโยชน์จากข้อมูลทั้งที่มีป้ายกำกับและไม่มีการติดป้ายกำกับเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล วิธีการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อข้อมูลการติดฉลากมีราคาแพงหรือใช้เวลานาน

การเรียนรู้ของเครื่องประเภทนี้เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนน้อยและข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก ด้วยการระบุจุดที่ไม่มีป้ายกำกับซึ่งตรงกับจุดที่มีป้ายกำกับอย่างใกล้ชิด โมเดลกึ่งกำกับดูแลสามารถสร้างขอบเขตการจำแนกประเภทหรือแบบจำลองการถดถอยที่มีรายละเอียดมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่ความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนทำงานอย่างไร

กระบวนการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน โดยผสมผสานองค์ประกอบของวิธีการเรียนรู้ทั้งแบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้สอน:

1. การรวบรวมและการติดป้ายกำกับข้อมูล: รวบรวมชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพียงส่วนเล็กๆ และข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับส่วนใหญ่ชุดข้อมูลทั้งสองควรมีคุณสมบัติเหมือนกัน หรือที่เรียกว่าคอลัมน์หรือแอตทริบิวต์
2. การประมวลผลล่วงหน้าและการดึงคุณสมบัติ: ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้โมเดลมีพื้นฐานที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้: ตรวจสอบเฉพาะจุดเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพ ลบรายการที่ซ้ำกัน และลบคุณสมบัติที่ไม่จำเป็นพิจารณาสร้างคุณลักษณะใหม่ที่แปลงคุณลักษณะที่สำคัญเป็นช่วงที่มีความหมายซึ่งสะท้อนถึงความแปรผันของข้อมูล (เช่น การแปลงวันเกิดเป็นอายุ) ในกระบวนการที่เรียกว่าการแยกข้อมูล
3. การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเบื้องต้น: ฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับระยะเริ่มต้นนี้ช่วยให้โมเดลเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต
4. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อระบุรูปแบบ กลุ่ม หรือโครงสร้าง
5. การปรับแต่งโมเดล: รวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับเพื่อปรับแต่งโมเดลขั้นตอนนี้มักเกี่ยวข้องกับการฝึกซ้ำและการปรับเปลี่ยนเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ
6. การประเมินและการปรับแต่ง: ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ตัวชี้วัดการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลมาตรฐาน เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1ปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดโดยปรับคำสั่งที่ชัดเจน (เรียกว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์) และประเมินใหม่อีกครั้งจนกว่าจะได้ประสิทธิภาพสูงสุด
7. การปรับใช้และการตรวจสอบ: ปรับใช้โมเดลสำหรับการใช้งานจริง ตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง และอัปเดตด้วยข้อมูลใหม่ตามความจำเป็น

ประเภทของการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนสามารถนำไปใช้ได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ มากมาย โดยแต่ละเทคนิคจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับเพื่อปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ ต่อไปนี้คือประเภทหลัก พร้อมด้วยประเภทย่อยและแนวคิดหลัก:

การฝึกอบรมตนเอง

การฝึกอบรมตนเองหรือที่เรียกว่าการเรียนรู้ด้วยตนเองหรือการติดฉลากตนเองเป็นแนวทางที่ตรงไปตรงมาที่สุด ในเทคนิคนี้ แบบจำลองที่ได้รับการฝึกเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลที่มีป้ายกำกับจะคาดการณ์ป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับและบันทึกระดับความเชื่อมั่น โมเดลจะฝึกฝนตัวเองซ้ำๆ โดยใช้การคาดการณ์ที่มั่นใจมากที่สุดเป็นข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพิ่มเติม ซึ่งป้ายกำกับที่สร้างขึ้นเหล่านี้เรียกว่าป้ายกำกับหลอกกระบวนการนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าประสิทธิภาพของโมเดลจะคงที่หรือดีขึ้นเพียงพอ

• การฝึกอบรมเบื้องต้น: โมเดลได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีป้ายกำกับ
• การทำนายฉลาก: โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมจะคาดการณ์ป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ
• การกำหนดเกณฑ์ความเชื่อมั่น: เลือกเฉพาะการคาดการณ์ที่สูงกว่าระดับความเชื่อมั่นที่กำหนดเท่านั้น
• การฝึกซ้ำ: ข้อมูลที่มีป้ายกำกับเทียมที่เลือกจะถูกเพิ่มไปยังชุดการฝึก และแบบจำลองจะได้รับการฝึกอีกครั้ง

วิธีนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแบบจำลองสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำตั้งแต่เนิ่นๆ อย่างไรก็ตาม หากการคาดการณ์เบื้องต้นไม่ถูกต้อง ก็อาจมีแนวโน้มที่จะเสริมข้อผิดพลาดของตัวเองได้ ใช้การจัดกลุ่มเพื่อช่วยตรวจสอบว่าป้ายกำกับเทียมสอดคล้องกับการจัดกลุ่มตามธรรมชาติภายในข้อมูล

การฝึกอบรมร่วม

การฝึกอบรมร่วม โดยทั่วไปใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองตั้งแต่สองโมเดลขึ้นไปในมุมมองหรือชุดย่อยของข้อมูลที่แตกต่างกัน การคาดการณ์ที่มีความมั่นใจมากที่สุดของแต่ละโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจะช่วยเพิ่มชุดการฝึกของโมเดลอื่นๆ เทคนิคนี้ใช้ประโยชน์จากความหลากหลายของแบบจำลองต่างๆ เพื่อปรับปรุงการเรียนรู้

• วิธีสองมุมมอง: ชุดข้อมูลแบ่งออกเป็นสองมุมมองที่แตกต่างกัน นั่นคือ ชุดย่อยของข้อมูลต้นฉบับ โดยแต่ละมุมมองมีคุณสมบัติที่แตกต่างกันมุมมองใหม่แต่ละมุมมองมีป้ายกำกับเดียวกัน แต่ตามหลักการแล้ว ทั้งสองมุมมองมีความเป็นอิสระตามเงื่อนไข ซึ่งหมายความว่าการทราบค่าในตารางหนึ่งจะไม่ให้ข้อมูลใดๆ เกี่ยวกับอีกตารางหนึ่งแก่คุณ
• การฝึกโมเดล: การฝึกโมเดลสองแบบแยกกันในแต่ละมุมมองโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ
• การติดป้ายกำกับร่วมกัน: แต่ละโมเดลคาดการณ์ป้ายกำกับสำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และการคาดการณ์ที่ดีที่สุด ไม่ว่าจะอยู่เหนือเกณฑ์ความเชื่อมั่นที่กำหนดหรือเพียงตัวเลขคงที่ที่ด้านบนของรายการ จะถูกนำมาใช้ในการฝึกโมเดลอื่นอีกครั้ง

การฝึกอบรมร่วมมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อข้อมูลยืมตัวเองไปยังหลายมุมมองที่ให้ข้อมูลเสริม เช่น รูปภาพทางการแพทย์และข้อมูลทางคลินิกที่จับคู่กับผู้ป่วยรายเดียวกัน ในตัวอย่างนี้ แบบจำลองหนึ่งจะคาดการณ์อุบัติการณ์ของโรคตามรูปภาพ ในขณะที่อีกแบบจำลองจะคาดการณ์ตามข้อมูลจากเวชระเบียน

วิธีการนี้ช่วยลดความเสี่ยงในการเสริมการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากทั้งสองโมเดลสามารถแก้ไขซึ่งกันและกันได้

โมเดลกำเนิด

แบบจำลองเชิงกำเนิดเรียนรู้ความน่าจะเป็นของคู่อินพุตและเอาต์พุตที่เกิดขึ้นร่วมกัน หรือที่เรียกว่าการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วม แนวทางนี้ช่วยให้พวกเขาสร้างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับสิ่งที่เห็นอยู่แล้ว โมเดลเหล่านี้ใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับเพื่อบันทึกการกระจายข้อมูลพื้นฐานและปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้ ดังที่คุณอาจเดาได้จากชื่อ นี่คือพื้นฐานของ generative AI ที่สามารถสร้างข้อความ รูปภาพ และอื่นๆ ได้

• เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GANs): GAN ประกอบด้วยสองรุ่น: เครื่องกำเนิดและเครื่องแยกแยะตัวสร้างจะสร้างจุดข้อมูลสังเคราะห์ ในขณะที่ตัวแยกแยะพยายามแยกแยะระหว่างจุดข้อมูลสังเคราะห์เหล่านี้และข้อมูลจริง ขณะที่พวกเขาฝึกฝน ตัวสร้างจะปรับปรุงความสามารถในการสร้างข้อมูลที่สมจริง และผู้เลือกปฏิบัติจะระบุข้อมูลปลอมได้ดีขึ้น กระบวนการปฏิปักษ์นี้ดำเนินต่อไป โดยแต่ละโมเดลมุ่งมั่นที่จะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าอีกแบบ GAN สามารถนำไปใช้กับการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนได้สองวิธี:
  • Modified discriminator: แทนที่จะจัดประเภทข้อมูลว่าเป็น "ปลอม" หรือ "ของจริง" discriminator ได้รับการฝึกอบรมให้จัดประเภทข้อมูลออกเป็นหลายคลาสและคลาสปลอมสิ่งนี้ทำให้ผู้เลือกปฏิบัติสามารถจำแนกและแยกแยะได้
  • การใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ: ผู้เลือกปฏิบัติจะตัดสินว่าอินพุตตรงกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่เห็นหรือเป็นจุดข้อมูลปลอมจากเครื่องกำเนิดความท้าทายเพิ่มเติมนี้บังคับให้ผู้เลือกปฏิบัติจดจำข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับโดยมีความคล้ายคลึงกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ช่วยให้เรียนรู้ลักษณะเฉพาะที่ทำให้พวกเขาคล้ายกัน
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE): VAE รู้วิธีการเข้ารหัสข้อมูลให้เป็นการนำเสนอเชิงนามธรรมที่เรียบง่ายกว่า ซึ่งสามารถถอดรหัสให้เป็นการแสดงข้อมูลต้นฉบับที่ใกล้เคียงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ด้วยการใช้ข้อมูลทั้งที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับ VAE จะสร้างนามธรรมเดียวที่รวบรวมคุณลักษณะที่สำคัญของชุดข้อมูลทั้งหมด และช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูลใหม่

แบบจำลองเชิงกำเนิดเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่ซับซ้อนแต่ซับซ้อน เช่น การแปลภาษา หรือการจดจำรูปภาพ แน่นอนว่าคุณต้องมีป้ายกำกับเพื่อให้ GAN หรือ VAE รู้ว่าควรมุ่งเป้าไปที่อะไร

วิธีที่ใช้กราฟ

วิธีการที่ใช้กราฟจะแสดงจุดข้อมูลเป็นโหนดบนกราฟ โดยมีแนวทางที่แตกต่างกันในการทำความเข้าใจและดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างจุดเหล่านั้น วิธีการใช้กราฟหลายวิธีที่นำไปใช้กับการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน ได้แก่:

• การขยายพันธุ์ฉลาก: วิธีการที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาโดยที่ค่าตัวเลขที่เรียกว่าขอบบ่งบอกถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างโหนดใกล้เคียงในการรันครั้งแรกของโมเดล จุดที่ไม่มีป้ายกำกับซึ่งมีขอบที่แข็งแกร่งที่สุดไปยังจุดที่มีป้ายกำกับจะยืมป้ายกำกับของจุดนั้น เมื่อมีการติดป้ายกำกับจุดมากขึ้น กระบวนการนี้จะทำซ้ำจนกว่าทุกจุดจะถูกติดป้ายกำกับ
• โครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ (GNN): ใช้เทคนิคในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม เช่น ความสนใจและการบิดเบี้ยว เพื่อประยุกต์การเรียนรู้จากจุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับไปยังจุดที่ไม่มีป้ายกำกับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ซับซ้อนสูง เช่น เครือข่ายสังคมและการวิเคราะห์ยีน
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบกราฟ: เช่นเดียวกับ VAE สิ่งเหล่านี้จะสร้างการแสดงนามธรรมเดี่ยวที่รวบรวมข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับ แนวทางนี้มักใช้เพื่อค้นหาลิงก์ที่ขาดหายไป ซึ่งเป็นการเชื่อมต่อที่เป็นไปได้ซึ่งไม่ได้บันทึกไว้ในกราฟ

วิธีการที่ใช้กราฟมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งก่อตัวเป็นเครือข่ายตามธรรมชาติหรือมีความสัมพันธ์ภายใน เช่น เครือข่ายทางสังคม เครือข่ายทางชีววิทยา และระบบการแนะนำ

การประยุกต์การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนจำนวนมากได้แก่:

• การจัดประเภทข้อความ: เมื่อคุณมีชุดข้อมูลที่มีอยู่จำนวนมาก เช่น บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์หลายล้านรายการหรืออีเมลหลายพันล้านฉบับ คุณจะต้องติดป้ายกำกับเพียงบางส่วนเท่านั้นวิธีการแบบกึ่งกำกับดูแลจะใช้ข้อมูลที่เหลือเพื่อปรับแต่งโมเดล
• การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์: เวลาของผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์มีราคาแพง และไม่แม่นยำเสมอไปการเสริมการวิเคราะห์ภาพ เช่น MRI หรือรังสีเอกซ์ด้วยภาพที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก สามารถนำไปสู่แบบจำลองที่เทียบเท่าหรือเกินกว่าความแม่นยำของภาพเหล่านั้นได้
• การรู้จำเสียง: การถอดเสียงคำพูดด้วยตนเองเป็นกระบวนการที่น่าเบื่อและยุ่งยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณพยายามจับภาษาถิ่นและสำเนียงที่หลากหลายการรวมข้อมูลคำพูดที่มีป้ายกำกับเข้ากับเสียงที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากจะช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการแยกแยะสิ่งที่กำลังพูดได้อย่างแม่นยำ
• การตรวจจับการฉ้อโกง: ขั้นแรก ฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวกับชุดธุรกรรมเล็กๆ ที่ติดป้ายกำกับ เพื่อระบุการฉ้อโกงที่ทราบและกรณีที่ถูกต้องตามกฎหมายจากนั้นเพิ่มธุรกรรมที่ไม่มีป้ายกำกับชุดใหญ่ขึ้นเพื่อเปิดเผยโมเดลต่อรูปแบบและความผิดปกติที่น่าสงสัย ช่วยเพิ่มความสามารถในการระบุกิจกรรมการฉ้อโกงใหม่หรือที่กำลังพัฒนาในระบบการเงิน
• การแบ่งส่วนลูกค้า: การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลสามารถปรับปรุงความแม่นยำได้โดยใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีป้ายกำกับเพื่อกำหนดกลุ่มเริ่มต้นตามรูปแบบและข้อมูลประชากรบางอย่าง จากนั้นจึงเพิ่มกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อปรับแต่งและขยายหมวดหมู่เหล่านี้

ข้อดีของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

• คุ้มค่า: การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนช่วยลดความต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก ลดต้นทุนและความพยายามในการติดป้ายกำกับ รวมถึงอิทธิพลของข้อผิดพลาดและความลำเอียงของมนุษย์
• การคาดการณ์ที่ได้รับการปรับปรุง: การรวมข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและที่ไม่มีป้ายกำกับมักจะส่งผลให้คุณภาพการทำนายดีขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนเพียงอย่างเดียว เนื่องจากมีข้อมูลมากขึ้นสำหรับแบบจำลองในการเรียนรู้
• ความสามารถในการปรับขนาด: การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงซึ่งการติดป้ายกำกับอย่างละเอียดไม่สามารถทำได้ เช่น ธุรกรรมนับพันล้านที่อาจเป็นการฉ้อโกง เนื่องจากจะจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลติดป้ายกำกับน้อยที่สุด
• ความยืดหยุ่น: การผสมผสานจุดแข็งของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแลทำให้แนวทางนี้สามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับงานและโดเมนต่างๆ ได้

ข้อเสียของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

• ความซับซ้อน: การบูรณาการข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและที่ไม่มีป้ายกำกับมักต้องใช้เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้าที่ซับซ้อน เช่น การทำให้ช่วงข้อมูลเป็นมาตรฐาน การใส่ค่าที่หายไป และการลดขนาด
• การพึ่งพาสมมติฐาน: วิธีการกึ่งกำกับดูแลมักจะอาศัยสมมติฐานเกี่ยวกับการกระจายข้อมูล เช่น จุดข้อมูลในกลุ่มเดียวกันซึ่งมีป้ายกำกับเดียวกัน ซึ่งอาจไม่ถือเป็นจริงเสมอไป
• ศักยภาพของสัญญาณรบกวน: ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับอาจทำให้เกิดสัญญาณรบกวนและความไม่ถูกต้องได้ หากไม่ได้รับการจัดการอย่างเหมาะสมด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจจับค่าผิดปกติและการตรวจสอบความถูกต้องกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ
• ประเมินได้ยากกว่า: หากไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับมากนัก คุณจะไม่ได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากนักจากแนวทางการประเมินการเรียนรู้ภายใต้การดูแลมาตรฐาน