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Aprendizado semi-supervisionado é uma abordagem que está se tornando cada vez mais popular na área de aprendizado de máquina. Ao contrário do aprendizado supervisionado, onde todas as informações do conjunto de dados são rotuladas, no aprendizado semi-supervisionado apenas uma parte dos dados é rotulada e a outra parte é deixada sem rótulos. Isso significa que, enquanto no aprendizado supervisionado é necessário ter um conjunto de dados completamente rotulado, no aprendizado semi-supervisionado é possível usar apenas um pequeno conjunto de dados rotulados em conjunto com uma grande quantidade de dados não rotulados para treinar o modelo.
Como funciona o aprendizado semi-supervisionado?
O aprendizado semi-supervisionado funciona em três etapas principais:
1. Separação dos dados
O primeiro passo é separar os dados em um conjunto rotulado e um conjunto não rotulado. O conjunto rotulado contém os dados com seus respectivos rótulos, enquanto o conjunto não rotulado contém apenas os dados, sem nenhum rótulo associado.
2. Treinamento do modelo com os dados rotulados
Na segunda etapa, o modelo é treinado utilizando apenas os dados rotulados. Isso significa que o modelo é exposto apenas a uma pequena parte dos dados e aprende a mapear os dados para suas classes correspondentes.
3. Utilização dos dados não rotulados para melhorar o modelo
Por fim, na terceira etapa, o modelo é exposto aos dados não rotulados e utiliza esses dados para melhorar sua capacidade de prever corretamente as classes dos dados. Isso é possível porque os dados não rotulados podem conter informações valiosas que ajudam o modelo a fazer melhores predições.
O aprendizado semi-supervisionado é uma técnica que busca aproveitar ao máximo os dados disponíveis para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Com essa abordagem, é possível reduzir a necessidade de ter grandes conjuntos de dados rotulados, o que pode ser custoso e demorado de obter. Além disso, o aprendizado semi-supervisionado pode melhorar a performance do modelo ao utilizar informações adicionais presentes nos dados não rotulados. Portanto, essa técnica pode ser uma ótima opção para problemas de aprendizado de máquina em que existem muitos dados sem rótulos disponíveis.