약한 지도 학습의 라벨 주석 문제

약한 지도 학습의 라벨 주석 문제 및 코드 예제

소개:

인공 지능의 발전과 함께 기계 학습은 여러 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 그러나 현실 세계에서는 정확하게 주석이 달린 대규모 데이터 세트를 얻는 데 매우 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 노이즈가 있거나 불완전하게 레이블이 지정된 데이터를 학습에 활용하여 고성능 기계 학습 작업을 달성하는 약한 지도 학습(Weakly supervised learning)이 많은 주목을 받는 방법이 되었습니다.

약한 지도 학습에서는 라벨 주석 문제가 핵심 문제입니다. 전통적인 지도 학습 방법은 일반적으로 각 훈련 샘플이 정확한 레이블 정보를 가지고 있다고 가정하지만, 실제 시나리오에서는 이러한 완벽한 레이블을 얻기가 어렵습니다. 따라서 연구자들은 약한 지도학습(weakly supervised learning)에서 라벨 주석 문제를 해결하기 위한 다양한 방법을 제안해 왔다.

1. 다중 인스턴스 학습 방법

다중 인스턴스 학습은 일반적으로 사용되는 약한 지도 학습 방법으로, 특히 레이블 주석 문제에 적합합니다. 훈련 샘플이 여러 인스턴스로 구성되어 있으며 그 중 일부에만 레이블이 있다고 가정합니다. 샘플 수준 및 인스턴스 수준 표현을 학습하면 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

다음은 다중 인스턴스 학습 방법을 사용하여 이미지 분류 문제를 해결하는 코드 예제입니다.

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. 준지도 학습 방법

준지도 학습은 약한 지도 학습 문제를 해결하는 또 다른 방법입니다. 라벨 주석. 훈련을 위해 일부 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 활용합니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터의 정보를 활용하면 모델 성능이 향상될 수 있습니다.

다음은 준지도 학습 방법을 사용하여 텍스트 분류 문제를 해결하는 코드 예제입니다.

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)

요약:

약한 지도 학습의 레이블 주석 문제는 중요한 과제입니다. 다중 인스턴스 학습 및 준지도 학습과 같은 방법을 사용하여 시끄럽고 불완전하게 레이블이 지정된 데이터에 대해 고성능 기계 학습 모델을 교육할 수 있습니다. 위는 특정 문제를 해결하기 위한 참조와 영감을 제공할 수 있는 일반적으로 사용되는 두 가지 방법의 코드 예제입니다. 연구가 계속 발전함에 따라 약한 지도 학습에서 라벨 주석 문제를 해결하는 데 도움이 되는 더욱 혁신적인 방법이 등장할 것입니다.

위 내용은 약한 지도 학습의 라벨 주석 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!