Yarı Denetimli Makine Öğrenimi Nedir?

Yarı denetimli öğrenme; çalışmalarda kullanılmak istenen verilerin eğitilmesi sürecinde, oldukça düşük oranlarda etiketlenmiş verilerle, oldukça yüksek oranlarda ki etiketlenmemiş verilerin birleştirilmesi için kullanılan makine öğrenim yöntemi olarak ifade edilebilir. Genel hatlarıyla bu öğrenim tekniği, denetimli ve denetimsiz öğrenme teknikleri arasında kalmış ve iki tekniğinde bazı özelliklerine sahip olduğu söylenebilir.

Yarı Denetimli Makine Öğrenimi Neden Kullanılır?

 Bu öğrenim algoritmaları, kullanılacak kaynak verilerin hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş olduğu durumlarda kullanılmaktadır. Kısaca bu öğrenim yukarıda belirtilen 2 öğrenimin karışımıdır. Bu öğrenimde algoritmalar kullanılarak makinelerin öğrenme doğrulukları üzerinde oldukça ciddi iyileştirmeler yapılabilinmektedir. 

Yarı Denetimli Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Bu makine öğrenme türünde oldukça küçük boyutlardaki etikenlenmiş veriler kullanılarak yeni oluşturulacak algoritmalar beslenir. Daha sonra oluşturulan bu algoritma etiketlenmemiş veriler üzerinde analizlemeler gerçekleştirerek verilerin boyut tespitlerini yapar. Genel olarak meydana gelen bu algoritmalar etiketlemiş verileri kullanarak eğitildiğinde üstün performans göstermeye başlar. Ancak bu durum oldukça uzun zamanlara veya maddi kayıplara neden olmaktadır. Günümüzde genel olarak yarı-denetimli makine öğrenimi;

• Çeviri: Oldukça sınırlı sayıda etiketlenmiş sözcüklerle algoritmalar beslenir ve verilen sözcükler baz alınarak yeni ve kapsamlı öğrenim algoritmaları geliştirmek.
• Etiketleme: Oldukça küçük boyutlardaki veri setleri kullanılarak algoritmalar eğitilir ve eğitilen bu algoritmalar daha büyük veri setlerinde etiketlemeler yapabibilir.

gibi alanlarda kullanılmaktadır.