Обучение с полуконтролем — это тип метода машинного обучения, который сочетает в себе элементы обучения с учителем (использование помеченных данных) и обучения без учителя (использование данных без меток). Он используется в самых разных компьютерных приложениях, таких как анализ изображений и данных, обработка естественного языка и сетевой вывод.
Обучение с полуконтролем можно в широком смысле рассматривать как синтез методов обучения с учителем, в которых небольшая часть входных данных помечена, а остальные данные не помечены. С этой целью алгоритмы полуконтролируемого обучения используют как помеченные, так и неразмеченные данные для выявления закономерностей или структур в наборе данных.
Целью полуконтролируемого обучения является достижение большей точности, чем методы обучения с учителем или без него. Эффективность и точность повышаются за счет использования немаркированных данных, которые в противном случае пришлось бы игнорировать из-за отсутствия аннотаций, выполняемых человеком. Обучение с полуконтролем также имеет то преимущество, что оно менее затратно, чем традиционное обучение с учителем, поскольку необходимо собирать гораздо меньше помеченных входных данных.
Полуконтролируемое обучение полезно не только для повышения точности алгоритмов контролируемого обучения, но и для открытия знаний в области распознавания образов и машинного обучения. Его можно использовать для построения более качественных моделей в задачах классификации, регрессии или кластеризации, а также для уменьшения сложности моделей выбора функций и обучения.
Полуконтролируемое обучение становится все более важным в эпоху больших данных. При таком большом количестве доступных немаркированных данных алгоритмы полуконтролируемого обучения позволяют исследователям использовать все доступные данные и создавать более точные модели.
