半监督学习

Semi-supervised learning

定义：学习器自行利用少量的具有标记信息的样本和大量没有标记的样本进行学习的框架。

学科：计算机科学技术_人工智能_机器学习

相关名词：监督学习 无监督学习 计算机视觉 支持向量机

图片来源：视觉中国

【延伸阅读】

半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的机器学习方法。它的基本思想是利用少量的有标签数据和大量的无标签数据来进行模型训练，从而提高模型的性能。

半监督学习的研究可以追溯到20世纪70年代，这一时期，出现了自训练、直推学习、生成式模型等学习方法，这些方法通过从无标签的数据中学习，尝试预测标签信息。20世纪90年代，随着新理论的出现以及自然语言处理、文本分类和计算机视觉等新应用的发展，半监督学习得到了进一步发展，出现了协同训练和转导支持向量机等新方法。

根据学习场景的不同，半监督学习可以划分为半监督分类、半监督回归、半监督聚类和半监督降维四大类。其中，半监督分类利用有标签数据和无标签数据之间的关系来训练模型，实现对未知数据的预测；半监督回归是在无输出的输入的帮助下训练有输出的输入，以此来优化回归器；半监督聚类是在有标签数据的信息帮助下获得比只用无标签数据得到的结果更好的簇，提高聚类方法的精度，该方法通过利用已标记的数据来提高聚类的性能和精度；半监督降维是在有类标签数据的信息帮助下找到高维输入数据的低维结构，同时保持原始高维数据和成对约束的结构不变，该方法可以帮助我们理解和分析数据的内在结构和关系，同时还可以降低计算的复杂度，提高算法的效率。

半监督学习的应用非常广泛，包括文本分类、图像识别、自然语言处理、计算机视觉等。在文本分类中，半监督学习可以利用未标记的文本数据来提高分类的准确性和效率。在图像识别中，半监督学习可以利用未标记的图像数据来提高对图像内容的理解能力。在自然语言处理中，半监督学习可以利用未标记的语料库来提高语言模型的性能。在计算机视觉中，半监督学习可以利用未标记的视频数据来提高目标检测和跟踪的性能。

未来，半监督学习还可以更加深入地研究如何利用未标记的数据来提高学习性能。此外，还可以进一步研究如何将半监督学习与其他机器学习方法（如强化学习和迁移学习）相结合，以及如何处理大规模、高维度和复杂数据集的问题。同时，如何将半监督学习应用于更多领域，例如异常检测、推荐系统等，也是未来研究的重要方向。