Semi-supervised learning: explicación del aprendizaje semisupervisado

En el semi-supervised learning o aprendizaje semisupervisado, un modelo se entrena tanto con datos etiquetados como no etiquetados. El algoritmo aprende a identificar patrones en las instancias de datos sin una variable objetivo conocida, utilizando un pequeño conjunto de datos etiquetados, lo que conduce a una formación del modelo más precisa y eficiente.

¿Qué significa semi-supervised learning?

El semi-supervised learning, o aprendizaje semisupervisado en español, es un enfoque híbrido del aprendizaje automático que combina los puntos fuertes del aprendizaje supervisado o supervised learning con los del aprendizaje no supervisado o unsupervised learning. En este método, se utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados junto con una gran cantidad de datos sin etiquetar para entrenar modelos de IA. Esto permite que el algoritmo reconozca patrones en los conjuntos de datos no etiquetados, respaldados por los datos etiquetados. Gracias a este proceso de aprendizaje combinado, el modelo comprende mejor la estructura de los datos no etiquetados, lo que da lugar a predicciones más precisas.

Premisas del semi-supervised learning

Los algoritmos diseñados para el semi-supervised learning se basan en varias premisas básicas sobre el material de datos:

• Presunción de continuidad: los puntos que están más cerca entre sí tienen más probabilidades de compartir la misma etiqueta de salida.
• Supuesto de clusters: los datos se pueden dividir en clusters discretos, y los puntos dentro del mismo cluster tienen más probabilidades de tener la misma etiqueta de salida.
• Suposición de variedad: los datos se encuentran aproximadamente en un colector (conjunto de puntos conectados entre sí) que tiene una dimensión menor que el espacio de entrada. Partiendo de esta premisa, es posible utilizar distancias y densidades.

¿En qué se diferencia de supervised learning y unsupervised learning?

Tanto el supervised y unsupervised learning como el semi-supervised learning son enfoques básicos en machine learning. Sin embargo, cada uno de los métodos de aprendizaje utiliza su propio enfoque para entrenar modelos de IA. El siguiente resumen muestra en qué se diferencia el aprendizaje semisupervisado de los métodos tradicionales:

• El supervised learning, también conocido como aprendizaje supervisado, se caracteriza por el hecho de que solo se utilizan datos etiquetados. Esto significa que cada ejemplo de datos tiene una variable objetivo o solución conocida que el algoritmo debe predecir. Este método de aprendizaje automático se considera muy preciso, pero requiere grandes cantidades de datos etiquetados y su obtención suele ser cara y lenta.
• El unsupervised learning, conocido en español como aprendizaje no supervisado, trabaja exclusivamente con datos no estructurados. El algoritmo intenta identificar patrones o estructuras en los datos sin recibir una solución. El aprendizaje no supervisado es adecuado cuando no se dispone de datos etiquetados, pero su precisión y capacidad predictiva pueden verse limitados por la falta de puntos de referencia externos.
• El semi-supervised learning o aprendizaje semisupervisado combina ambos enfoques utilizando una pequeña cantidad de datos etiquetados para comprender la estructura de un gran conjunto de datos no etiquetados. Las técnicas de aprendizaje semisupervisado modifican un algoritmo supervisado para integrar datos no etiquetados en el modelo. Esto permite obtener predicciones de gran precisión con un escaso esfuerzo de etiquetado.

Las diferencias entre los distintos métodos de aprendizaje automático pueden ilustrarse aún mejor con la ayuda de un ejemplo práctico. Teniendo en cuenta a los alumnos de un colegio, es posible encontrar la siguiente analogía: el aprendizaje supervisado se daría cuando los alumnos están bajo supervisión tanto en el colegio como en casa. Si a los niños se les pide que aprendan y adquieran conocimientos por su cuenta, se trataría de un aprendizaje no supervisado. Por el contrario, si se explica un concepto en clase y después los alumnos lo deben reforzar con deberes, se trataría de un aprendizaje semisupervisado.

¿Cómo funciona el semi-supervised learning?

El aprendizaje semisupervisado es un proceso de varias etapas que incluye los siguientes pasos:

1. Definición del objetivo o problema: en primer lugar, es necesario definir claramente los objetivos o la finalidad del modelo de machine learning. Aquí se trata de determinar qué optimizaciones deben lograrse mediante el aprendizaje automático.
2. Etiquetado de datos: algunos de los datos no estructurados se etiquetan para orientar al algoritmo de aprendizaje. Para que el aprendizaje semisupervisado funcione, es necesario utilizar datos relevantes para el entrenamiento del modelo. Por ejemplo, si un clasificador de imágenes se entrena para diferenciar entre perros y gatos, el entrenamiento de imágenes con coches y trenes no será eficaz.
3. Entrenamiento del modelo: en el siguiente paso, los datos estructurados se utilizan para enseñar al modelo cuál es su tarea y qué resultados se desean obtener.
4. Entrenamiento con datos no etiquetados: una vez que el modelo ha practicado con los datos de entrenamiento, se integran los datos no etiquetados.
5. Evaluación y perfeccionamiento del modelo: la evaluación y los ajustes del modelo son esenciales para garantizar que el modelo creado funciona correctamente. El entrenamiento contribuye a una mejora continua. El proceso se repite hasta que el algoritmo alcanza la calidad de resultados deseada.

¿Cuáles son las ventajas del semi-supervised learning?

El semi-supervised learning es especialmente útil cuando se dispone de muchos datos sin etiquetar y resulta demasiado caro o difícil etiquetar todos o la mayoría de los datos. Esto es importante porque el entrenamiento de modelos de IA requiere tradicionalmente una gran cantidad de datos etiquetados para proporcionar el contexto necesario. Se necesitan cientos o incluso miles de imágenes de entrenamiento etiquetadas para que un modelo de clasificación de imágenes pueda distinguir entre dos objetos: una mesa y una silla, por ejemplo. Además, en casos como en el etiquetado de datos en el campo de la secuenciación genética se requieren conocimientos específicos.

Con el aprendizaje semisupervisado se puede alcanzar un alto nivel de precisión a pesar de que el número de conjuntos de datos etiquetados sea bajo, ya que los conjuntos de datos etiquetados mejoran los conjuntos de datos no etiquetados. Los datos estructurados actúan como ayuda inicial, lo que aumenta significativamente la velocidad de aprendizaje y la precisión en el mejor de los casos. De este modo, este enfoque permite sacar el máximo partido de una cantidad limitada de datos etiquetados al tiempo que se utiliza una gran cantidad de datos no etiquetados, lo que contribuye a una mayor rentabilidad.

¿Cuáles son los ámbitos de aplicación más importantes del semi-supervised learning?

El aprendizaje semisupervisado se utiliza actualmente en diversos contextos, pero las tareas de clasificación siguen siendo la aplicación clásica. A continuación, se resumen los ámbitos de aplicación más importantes:

• Clasificación de contenidos web: los motores de búsqueda como Google utilizan el aprendizaje semisupervisado para evaluar la relevancia de las páginas web para consultas de búsqueda determinadas.
• Clasificación de textos e imágenes: el objetivo es clasificar un texto o unas imágenes en una o varias categorías predefinidas. El aprendizaje semisupervisado es muy adecuado para esta tarea, ya que hay una gran cantidad de datos sin etiquetar y etiquetar todos los registros de datos llevaría demasiado tiempo y sería muy costoso.
• Análisis del habla: etiquetar archivos de audio también lleva mucho tiempo, por eso el aprendizaje semisupervisado ofrece un enfoque natural para resolver este problema.
• Análisis de secuencias de proteínas: debido al tamaño de las cadenas de ADN, el aprendizaje semisupervisado es ideal para analizar secuencias de proteínas.
• Detección de anomalías: el aprendizaje semisupervisado puede utilizarse para detectar patrones inusuales que no se ajustan a la norma.