یادگیری نیمه‌نظارتی

یادگیری نیمه‌نظارتی

مقدمه

یادگیری ماشین، به عنوان یکی از شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی، به کامپیوترها امکان می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند. روش‌های یادگیری ماشین را می‌توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد: یادگیری نظارتی، یادگیری غیرنظارتی و یادگیری نیمه‌نظارتی. در این مقاله، به بررسی عمیق یادگیری نیمه‌نظارتی می‌پردازیم.

یادگیری نظارتی نیازمند مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌دار است، یعنی هر داده با برچسب صحیح خود همراه است. در مقابل، یادگیری غیرنظارتی با داده‌های بدون برچسب کار می‌کند و هدف آن کشف الگوها و ساختارها در داده‌هاست. اما در بسیاری از سناریوهای واقعی، جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار پرهزینه، زمان‌بر و گاهی غیرممکن است. در اینجاست که یادگیری نیمه‌نظارتی به عنوان یک راه حل مناسب مطرح می‌شود.

یادگیری نیمه‌نظارتی از ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب برای آموزش مدل استفاده می‌کند. این روش می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل را در مقایسه با استفاده از فقط داده‌های برچسب‌دار یا بدون برچسب بهبود بخشد.

تعریف یادگیری نیمه‌نظارتی

یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning - SSL) یک رویکرد یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم از هر دو داده‌ی برچسب‌دار و بدون برچسب برای آموزش استفاده می‌کند. این روش زمانی مفید است که برچسب‌گذاری داده‌ها پرهزینه یا زمان‌بر باشد، اما مقدار زیادی داده‌ی بدون برچسب به راحتی در دسترس باشد.

به طور خلاصه، یادگیری نیمه‌نظارتی به دنبال بهره‌گیری از اطلاعات موجود در داده‌های بدون برچسب برای بهبود دقت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین است. این رویکرد به ویژه در مواردی که داده‌های برچسب‌دار کمیاب هستند و جمع‌آوری داده‌های بیشتر پرهزینه است، اهمیت پیدا می‌کند.

چرا یادگیری نیمه‌نظارتی؟

دلایل متعددی برای استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی وجود دارد:

کاهش هزینه برچسب‌گذاری: جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند بسیار پرهزینه باشد، به خصوص در مواردی که نیاز به تخصص انسانی است. یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند با استفاده از داده‌های بدون برچسب، نیاز به برچسب‌گذاری دستی را کاهش دهد.
بهره‌گیری از داده‌های بدون برچسب: در بسیاری از کاربردها، داده‌های بدون برچسب به وفور در دسترس هستند، اما نمی‌توان از آن‌ها به طور مستقیم در یادگیری نظارتی استفاده کرد. یادگیری نیمه‌نظارتی به ما امکان می‌دهد تا از این داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل استفاده کنیم.
بهبود دقت مدل: در برخی موارد، استفاده از داده‌های بدون برچسب می‌تواند به مدل کمک کند تا الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف کند و در نتیجه دقت مدل را افزایش دهد.
انعطاف‌پذیری: یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند در طیف گسترده‌ای از کاربردها، از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و تشخیص تقلب استفاده شود.

انواع روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی

روش‌های مختلفی برای انجام یادگیری نیمه‌نظارتی وجود دارد. در اینجا به برخی از رایج‌ترین آنها اشاره می‌کنیم:

خودآموزی (Self-Training): در این روش، ابتدا یک مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود. سپس، مدل برای پیش‌بینی برچسب داده‌های بدون برچسب استفاده می‌شود. داده‌هایی که مدل با اطمینان بالایی پیش‌بینی می‌کند به مجموعه داده‌های برچسب‌دار اضافه می‌شوند و مدل دوباره آموزش داده می‌شود. این فرآیند تا زمانی که به عملکرد مطلوب برسد تکرار می‌شود.
یادگیری هم‌حاشیه‌ای (Co-Training): این روش از دو یا چند مدل مختلف استفاده می‌کند که با استفاده از ویژگی‌های مختلف داده‌ها آموزش داده می‌شوند. هر مدل برای پیش‌بینی برچسب داده‌های بدون برچسب استفاده می‌شود و داده‌هایی که هر دو مدل با اطمینان بالایی پیش‌بینی می‌کنند به مجموعه داده‌های برچسب‌دار اضافه می‌شوند.
گراف‌بنیاد (Graph-Based): در این روش، داده‌ها به عنوان گرافی نشان داده می‌شوند که در آن گره‌ها نشان‌دهنده داده‌ها و یال‌ها نشان‌دهنده شباهت بین داده‌ها هستند. برچسب‌ها از طریق گراف به داده‌های بدون برچسب منتشر می‌شوند.
تطابق سازگاری (Consistency Regularization): این روش بر این ایده استوار است که مدل باید پیش‌بینی‌های سازگاری برای داده‌های بدون برچسب ایجاد کند، حتی اگر داده‌ها به طور جزئی تغییر کنند.
مدل‌های مولد (Generative Models): مدل‌های مولد مانند مدل‌های مخلوط گاوسی (Gaussian Mixture Models) می‌توانند برای یادگیری توزیع داده‌ها استفاده شوند و سپس برای برچسب‌گذاری داده‌های بدون برچسب استفاده شوند.

کاربردهای یادگیری نیمه‌نظارتی

یادگیری نیمه‌نظارتی در طیف گسترده‌ای از کاربردها مفید است. در اینجا به چند نمونه اشاره می‌کنیم:

طبقه‌بندی اسناد: در پردازش زبان طبیعی، طبقه‌بندی اسناد معمولاً به داده‌های برچسب‌دار زیادی نیاز دارد. یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند با استفاده از داده‌های بدون برچسب، عملکرد مدل را بهبود بخشد. تحلیل احساسات نیز نمونه‌ای از کاربرد این تکنیک است.
تشخیص تصویر: در بینایی ماشین، برچسب‌گذاری تصاویر می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد. یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند با استفاده از تصاویر بدون برچسب، دقت مدل‌های تشخیص تصویر را افزایش دهد.
تشخیص تقلب: در تشخیص تقلب، تعداد تراکنش‌های متقلبانه معمولاً بسیار کمتر از تراکنش‌های قانونی است. یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند با استفاده از داده‌های بدون برچسب، مدل را برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک آموزش دهد.
پزشکی: در تشخیص بیماری‌ها، جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار (مانند تصاویر پزشکی با برچسب) می‌تواند دشوار باشد. یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند با استفاده از داده‌های بدون برچسب، به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها کمک کند.
بازاریابی: در بازاریابی، می‌توان از یادگیری نیمه‌نظارتی برای بخش‌بندی مشتریان و پیش‌بینی رفتار آن‌ها استفاده کرد.

چالش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی

با وجود مزایای فراوان، یادگیری نیمه‌نظارتی با چالش‌هایی نیز روبرو است:

انتخاب روش مناسب: انتخاب روش یادگیری نیمه‌نظارتی مناسب برای یک کاربرد خاص می‌تواند دشوار باشد. هر روش دارای نقاط قوت و ضعف خاص خود است و باید با توجه به ویژگی‌های داده‌ها و هدف کاربرد انتخاب شود.
کیفیت داده‌های بدون برچسب: کیفیت داده‌های بدون برچسب می‌تواند تأثیر زیادی بر عملکرد مدل داشته باشد. اگر داده‌های بدون برچسب حاوی نویز یا داده‌های نامربوط باشند، می‌توانند عملکرد مدل را کاهش دهند.
مسئله تعادل: تعادل بین استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. استفاده بیش از حد از داده‌های بدون برچسب می‌تواند منجر به بیش‌برازش (Overfitting) شود، در حالی که استفاده کم از آن‌ها می‌تواند منجر به کم‌برازش (Underfitting) شود.
ارزیابی عملکرد: ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند دشوار باشد، زیرا داده‌های بدون برچسب هیچ برچسبی ندارند.

مقایسه با یادگیری نظارتی و غیرنظارتی

| ویژگی | یادگیری نظارتی | یادگیری نیمه‌نظارتی | یادگیری غیرنظارتی | |---|---|---|---| | داده‌های مورد نیاز | داده‌های برچسب‌دار | ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب | داده‌های بدون برچسب | | هدف | پیش‌بینی برچسب | پیش‌بینی برچسب با استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب | کشف الگوها و ساختارها در داده‌ها | | پیچیدگی | نسبتاً ساده | متوسط | نسبتاً پیچیده | | هزینه برچسب‌گذاری | بالا | پایین | صفر | | دقت | معمولاً بالا | می‌تواند از یادگیری نظارتی بالاتر باشد | معمولاً پایین‌تر از یادگیری نظارتی |

استراتژی‌های مرتبط با یادگیری نیمه‌نظارتی

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در برخی موارد، می‌توان از یادگیری تقویتی برای برچسب‌گذاری داده‌های بدون برچسب استفاده کرد.
یادگیری انتقالی (Transfer Learning): می‌توان از مدل‌های آموزش‌دیده بر روی یک مجموعه داده بزرگ برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارتی استفاده کرد.
یادگیری فعال (Active Learning): در یادگیری فعال، مدل به طور فعال داده‌هایی را انتخاب می‌کند که برچسب‌گذاری آن‌ها بیشترین اطلاعات را برای بهبود عملکرد مدل فراهم می‌کند.
انسان در حلقه (Human-in-the-Loop): در این رویکرد، انسان در فرآیند یادگیری مدل دخالت می‌کند و برچسب‌گذاری داده‌ها یا اصلاح پیش‌بینی‌های مدل را انجام می‌دهد.

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

در حوزه مالی و سرمایه‌گذاری، یادگیری نیمه‌نظارتی می‌تواند برای تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات استفاده شود. به عنوان مثال، می‌توان از داده‌های تاریخی قیمت و حجم معاملات (بدون برچسب) به همراه داده‌های برچسب‌دار مربوط به رویدادهای خاص (مانند اعلام سودآوری شرکت‌ها) برای پیش‌بینی روند قیمت سهام استفاده کرد.

تحلیل الگوهای نموداری: شناسایی الگوهای نموداری مانند سر و شانه، مثلث، و پرچم با استفاده از داده‌های بدون برچسب.
شاخص‌های فنی: محاسبه و تحلیل شاخص‌های فنی مانند میانگین متحرک، RSI، و MACD با استفاده از داده‌های بدون برچسب.
تحلیل حجم معاملات: بررسی حجم معاملات برای تایید روندها و شناسایی نقاط ورود و خروج.
تشخیص ناهنجاری‌ها: شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های قیمت و حجم معاملات که ممکن است نشان‌دهنده فرصت‌های سرمایه‌گذاری باشند.
مدیریت ریسک: استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی برای ارزیابی و مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری.

ابزارها و کتابخانه‌ها

چندین ابزار و کتابخانه برای پیاده‌سازی یادگیری نیمه‌نظارتی وجود دارد:

Scikit-learn: یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشین در پایتون که شامل برخی از الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی است.
TensorFlow: یک چارچوب یادگیری عمیق که می‌تواند برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارتی پیچیده استفاده شود.
PyTorch: یک چارچوب یادگیری عمیق دیگر که به دلیل انعطاف‌پذیری و سهولت استفاده محبوب است.
Label Propagation: یک کتابخانه پایتون که به طور خاص برای پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری گراف‌بنیاد طراحی شده است.

نتیجه‌گیری

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان