Label masalah anotasi dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah

Masalah anotasi label dan contoh kod dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah

Pengenalan:

Dengan perkembangan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin telah mencapai kemajuan yang ketara dalam banyak bidang. Walau bagaimanapun, dalam dunia nyata, mendapatkan set data skala besar beranotasi dengan tepat adalah sangat mahal dan memakan masa. Untuk menangani masalah ini, pembelajaran yang diselia dengan lemah telah menjadi kaedah yang telah menarik banyak perhatian, yang mencapai tugas pembelajaran mesin berprestasi tinggi dengan menggunakan data yang bising atau tidak dilabelkan sepenuhnya untuk latihan.

Dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah, masalah anotasi label adalah isu teras. Kaedah pembelajaran tradisional yang diselia biasanya mengandaikan bahawa setiap sampel latihan mempunyai maklumat label yang tepat, tetapi dalam senario sebenar, sukar untuk mendapatkan label yang sempurna tersebut. Oleh itu, penyelidik telah mencadangkan pelbagai kaedah untuk menyelesaikan masalah anotasi label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah.

1. Kaedah pembelajaran pelbagai contoh

Pembelajaran berbilang contoh ialah kaedah pembelajaran yang diselia dengan lemah, terutamanya sesuai untuk masalah anotasi label. Ia mengandaikan bahawa sampel latihan terdiri daripada berbilang kejadian, hanya sesetengah daripadanya mempunyai label. Dengan mempelajari perwakilan peringkat sampel dan peringkat contoh, maklumat berguna boleh dilombong daripadanya.

Berikut adalah contoh kod yang menggunakan kaedah pembelajaran berbilang contoh untuk menyelesaikan masalah klasifikasi imej:

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. Kaedah pembelajaran separuh penyeliaan

Pembelajaran separuh penyeliaan adalah kaedah lain untuk menyelesaikan masalah pembelajaran yang diselia dengan lemah. anotasi label. Ia menggunakan beberapa data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel untuk latihan. Dengan memanfaatkan maklumat daripada data tidak berlabel, prestasi model boleh dipertingkatkan.

Berikut ialah contoh kod yang menggunakan kaedah pembelajaran separa penyeliaan untuk menyelesaikan masalah pengelasan teks:

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)

Ringkasan:

Masalah anotasi label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah adalah cabaran penting. Dengan menggunakan kaedah seperti pembelajaran berbilang contoh dan pembelajaran separa penyeliaan, kami boleh melatih model pembelajaran mesin berprestasi tinggi mengenai data yang bising dan tidak dilabelkan sepenuhnya. Di atas adalah contoh kod dua kaedah yang biasa digunakan, yang boleh memberikan rujukan dan inspirasi untuk menyelesaikan masalah tertentu. Apabila penyelidikan terus berkembang, kaedah yang lebih inovatif akan muncul untuk membantu kami menyelesaikan masalah anotasi label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah.

Atas ialah kandungan terperinci Label masalah anotasi dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!