人工智能大模型原理与应用实战：半监督学习应用示例

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着社会信息化的发展、移动互联网的普及、物联网的加持以及人类对科技产品的关注，人工智能技术在社会生活各个领域的应用已经越来越广泛。其实现的手段之一便是通过大数据处理和分析人类大量数据所产生的信息，使计算机能够实现自动决策、自动分类、自动推断等功能。而半监督学习就是其中一个重要的研究方向，它可以帮助我们提高数据的质量和有效性，通过对少量标注数据进行学习，使得机器能够更好的从大规模未标注数据中发现规律并进行预测。对于智能医疗等领域的应用也有非常重要的意义。本文将通过分析和实践半监督学习技术，讨论其应用场景、原理、优点和局限性，并结合实际案例，分享一些心得体会。

2.核心概念与联系

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是在监督学习的基础上增加少量的无监督数据，借此训练出更优秀的模型。主要有三种方法：

1. 证据最大化（Evidence Maximization，EM）方法：根据输入-输出的数据对数密度函数的极大似然估计，利用证据准则选择未标记的数据作为初始值，再迭代优化直至收敛。
2. 图约束学习（Graph Constraint Learning）方法：利用图约束学习方法，通过构造图约束的方式，将小量无标签样本结合到已有的带标签样本中去，形成新的样本集。
3. 低密度标签传播（Label Propagation）方法：基于标签传播的思想，首先确定所有样本之间的相似性，然后根据相似性将具有相近标签的样本聚集起来，这样就得到了一组多层的标记，最后这些标记都可以用来训练一个分类器。 为了充分发挥半监督学习的能力，需要先对数据集中的数据进