半监督学习:有效利用未标注数据

半监督学习:有效利用未标注数据

1.背景介绍

1.1 数据标注的挑战

在机器学习和深度学习领域,获取高质量的标注数据一直是一个巨大的挑战。标注数据需要耗费大量的人力和财力,尤其是在一些复杂的任务中,如计算机视觉、自然语言处理等。即使是一些相对简单的分类任务,也需要大量的人工标注工作。

1.2 未标注数据的潜力

与此同时,我们生活在一个数据爆炸的时代。来自各种传感器、社交媒体、网络等的海量未标注数据无处不在。这些未标注数据蕴含着巨大的潜力,如果能够有效利用,将极大促进机器学习模型的性能提升。

1.3 半监督学习的重要性

半监督学习(Semi-Supervised Learning)旨在同时利用少量标注数据和大量未标注数据,从而在降低标注成本的同时提高模型性能。它为有效利用未标注数据提供了一种有力的方法,在实践中展现出巨大的应用价值。

2.核心概念与联系

2.1 监督学习与无监督学习

• 监督学习(Supervised Learning): 利用标注好的训练数据,学习映射关系,在新的输入数据上进行预测。典型任务包括分类、回归等。
• 无监督学习(Unsupervised Learning): 仅利用未标注的训练数据,发现其中潜在的结构或模式。典型任务包括聚类、降维等。<