Label-Annotationsproblem beim schwach überwachten Lernen

Beschriften Sie Annotationsprobleme und Codebeispiele beim schwach überwachten Lernen.

Einführung:

Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat das maschinelle Lernen in vielen Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht. In der realen Welt ist es jedoch sehr teuer und zeitaufwändig, genau kommentierte umfangreiche Datensätze zu erhalten. Um dieses Problem zu lösen, hat sich schwach überwachtes Lernen zu einer viel beachteten Methode entwickelt, die leistungsstarke maschinelle Lernaufgaben durch die Verwendung verrauschter oder unvollständig gekennzeichneter Daten für das Training löst.

Beim schwach überwachten Lernen ist das Problem der Beschriftungsannotation ein Kernproblem. Herkömmliche Methoden des überwachten Lernens gehen normalerweise davon aus, dass jede Trainingsprobe über genaue Etiketteninformationen verfügt. In realen Szenarien ist es jedoch schwierig, solch perfekte Etiketten zu erhalten. Daher haben Forscher verschiedene Methoden vorgeschlagen, um das Problem der Beschriftungsannotation beim schwach überwachten Lernen zu lösen.

1. Multi-Instanz-Lernmethode

Multi-Instanz-Lernen ist eine häufig verwendete schwach überwachte Lernmethode, die sich besonders für Probleme mit Etikettenanmerkungen eignet. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Trainingsstichprobe aus mehreren Instanzen besteht, von denen nur einige über Labels verfügen. Durch das Erlernen von Darstellungen auf Stichproben- und Instanzebene können daraus nützliche Informationen gewonnen werden.

Das Folgende ist ein Codebeispiel, das eine Multi-Instanz-Lernmethode zur Lösung des Bildklassifizierungsproblems verwendet:

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成虚拟的多实例样本和标签
# 每个样本由多个实例组成，其中只有一个实例具有标签
X = []
Y = []
for _ in range(1000):
    instances = np.random.rand(10, 10)
    labels = np.random.randint(0, 2, 10)
    label = np.random.choice(labels)
    X.append(instances)
    Y.append(label)

# 将多实例样本转化为样本级别的表示
X = np.array(X).reshape(-1, 100)
Y = np.array(Y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)

# 训练多实例学习模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

2. Halbüberwachte Lernmethode

Halbüberwachtes Lernen ist eine weitere Methode zur Lösung des Problems des schwach überwachten Lernens Beschriftungsanmerkung. Für das Training werden einige gekennzeichnete Daten und eine große Menge unbeschrifteter Daten verwendet. Durch die Nutzung von Informationen aus unbeschrifteten Daten kann die Leistung des Modells verbessert werden.

Das Folgende ist ein Codebeispiel, das halbüberwachte Lernmethoden verwendet, um Textklassifizierungsprobleme zu lösen:

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成虚拟的带有标签和未标签的文本样本
X_labeled = np.random.rand(100, 10)  # 带有标签的样本
Y_labeled = np.random.randint(0, 2, 100)  # 标签

X_unlabeled = np.random.rand(900, 10)  # 未标签的样本

# 将标签化和未标签化样本合并
X = np.concatenate((X_labeled, X_unlabeled))
Y = np.concatenate((Y_labeled, np.zeros(900)))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)

# 训练半监督学习模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

Zusammenfassung:

Das Label-Annotation-Problem beim schwach überwachten Lernen ist eine wichtige Herausforderung. Durch den Einsatz von Methoden wie Multi-Instanz-Lernen und halbüberwachtem Lernen können wir leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen auf verrauschten und unvollständig gekennzeichneten Daten trainieren. Das Obige sind Codebeispiele für zwei häufig verwendete Methoden, die als Referenz und Inspiration für die Lösung spezifischer Probleme dienen können. Während die Forschung weiter voranschreitet, werden immer mehr innovative Methoden entstehen, die uns helfen, das Label-Annotation-Problem beim schwach überwachten Lernen zu lösen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLabel-Annotationsproblem beim schwach überwachten Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!