SıradakiSonraki rehber
Kontrol Noktası Parçalama ve Devam Edilebilir Eğitim
Teknik
Teknik KILAVUZ
Sözde Etiketleme ve Kendi Kendine Eğitim
Sözde etiketleme, küçük etiketli bir küme üzerinde eğitilen bir modelin, etiketlenmemiş veriler için kendi etiketlerini oluşturduğu ve ardından bu tahminler üzerinde eğitim verdiği yarı denetimli bir tekniktir.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Bol miktarda etiketlenmemiş veriden yararlanmanın basit ve güçlü bir yoludur.
Derin Dalış
Kendi kendine eğitim, en eski yarı denetimli fikirlerden biridir. Öncelikle sınırlı etiketli veriler üzerinde bir öğretmen modelini eğitirsiniz. Öğretmen daha sonra geniş bir etiketlenmemiş örnek havuzu için etiketleri tahmin eder; güven düzeyi yüksek tahminler sahte etiketlere dönüşür. Bir öğrenci modeli, gerçek etiketlerle sahte etiketlerin birleşimi konusunda eğitilir ve çoğu zaman öğretmenden daha iyi performans gösterir. Güven eşikleri önemlidir: Yalnızca olasılık sınırının üzerindeki tahminler tutulur, böylece model kendi belirsiz tahminleri nedeniyle bozulmaz. Modern varyantlar, sahte etiketlemeyi tutarlılık düzenlemesiyle birleştirir. Örneğin FixMatch, zayıf bir şekilde artırılmış görüntüden bir sahte etiket oluşturur ve modeli, onu güçlü bir şekilde artırılmış sürümde eşleştirmek için eğitir, ancak yalnızca zayıf tahmin güvenilir olduğunda. Gürültülü Öğrenci, öğrenciyi büyüterek ve eğitimi sırasında gürültü (bırakma, büyütme) ekleyerek ImageNet'teki fikri ölçeklendirdi.
Gerçek Dünya Uygulaması
Binlerce saatlik etiketsiz sesi bir çekirdek modelle yazıya dökerek bir konuşma tanıma sistemini eğitin ve ardından güvenli transkriptler üzerinde yeniden eğitim alın.
Google'nin Gürültülü Öğrencisi, etiketlenmemiş görüntüleri bir öğretmenle yinelemeli olarak etiketleyerek ve daha büyük, gürültülü bir öğrenciyi eğiterek ImageNet doğruluğunu artırıyor.
Eğitim setini genişletmek için, açıklanmayan geniş bir tıbbi tarama havuzunu, uzman etiketli birkaç yüz vaka üzerinde eğitilmiş bir modelle etiketlemek.
Milyonlarca etiketlenmemiş belgeyi bir güven eşiğinin üzerinde sözde etiketleyerek niş bir alan için bir metin sınıflandırıcının önyüklenmesi.
Sahte Etiketlemenin ve Kendi Kendine Eğitimin Geleceği
Sözde etiketleme, etiket verimli öğrenmenin ve güçlü modellerin sentetik etiketler ve hatta bir tür damıtma yöntemi olan daha küçük veya daha yeni modelleri eğitmek için sentetik veriler ürettiği büyük model eğitim hatları için merkezi olmaya devam ediyor. Aktif öğrenmeyle daha sıkı entegrasyon (insanların hangi örnekleri etiketlemesi gerektiğine karar verme), sahte etiketleri filtrelemek için daha iyi belirsizlik tahminleri ve konuşma tanıma, tıbbi görüntüleme ve etiketlenmemiş verilerin sayısının etiketli verilerden çok daha fazla olduğu herhangi bir alanda sürekli kullanım bekleyebilirsiniz.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Maliyet ve bütçe. Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
- Daha net kararlar. Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
- Kalite kontrolü. Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Dikkat edin
- Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
- Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
- Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Sonraki adımlar
- Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
- Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
- Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
- Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Pseudo-Labeling and Self-Training quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Sözde Etiketleme ve Kendi Kendine Eğitim Nedir?
Sözde etiketleme, küçük etiketli bir küme üzerinde eğitilen bir modelin, etiketlenmemiş veriler için kendi etiketlerini oluşturduğu ve ardından bu tahminler üzerinde eğitim verdiği yarı denetimli bir tekniktir. Bol miktarda etiketlenmemiş veriden yararlanmanın basit ve güçlü bir yoludur.
How does a basic self-training loop use unlabeled examples?
The guide describes generating pseudo-labels and training with labeled and selected unlabeled examples.
Why apply a confidence threshold to pseudo-labels?
The guide says high-confidence predictions are retained to reduce contamination from uncertain guesses.
What is confirmation bias in pseudo-labeling?
The guide warns that a model’s errors may be reinforced by its generated labels.
In FixMatch, where does the pseudo-label come from?
FixMatch uses a confident prediction from a weak augmentation to train on a strong augmentation.
What is the student-noise idea in Noisy Student?
The guide describes adding noise during student training to encourage generalization.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi