2.2.3. Yarı Denetimli Öğrenme: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Köprü

Şekil 2.7. Yarı Denetimli Öğrenme.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)

Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme (Semi-Supervised Learning), hem az miktarda etiketlenmiş veriyi hem de büyük miktarda etiketlenmemiş veriyi birleştirerek öğrenme modelini eğitmek için kullanılan bir makine öğrenmesi paradigmasıdır. Bu yaklaşım, özellikle etiketli veri elde etmenin maliyetli, zaman alıcı ya da pratik olmadığı durumlarda, denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin güçlü yönlerini bir araya getirerek bir orta yol sunar.

Tanımı ve İşleyişi

Yarı denetimli öğrenmede, model ilk olarak küçük bir etiketli veri kümesi üzerinde eğitilir. Ardından bu sınırlı öğrenme, etiketlenmemiş verilerin özelliklerinden yararlanılarak modelin kendini “geliştirmesine” yardımcı olur. Bu süreç genellikle “kendi kendine eğitim” (self-training) ya da “eş eğitim” (co-training) gibi yöntemlerle gerçekleşir. Örneğin, model etiketlenmemiş verilere yönelik tahminlerde bulunur ve bu tahminlerin güven düzeyi yüksek olanlarını “sözde etiketler” (pseudo-labels) olarak değerlendirerek eğitim kümesini genişletir. Bu döngüsel biçimde tekrarlanır ve modelin genelleme yeteneği artırılır.

Avantajları

• Etiketleme Maliyetinin Azaltılması: En önemli avantajı, büyük veri kümelerini tamamen etiketleme gereksinimini azaltmasıdır. Bu durum, özellikle uzmanlık gerektiren alanlarda (örneğin tıbbi görüntüler ya da hukuki belgeler) zaman ve maliyet açısından büyük kazanç sağlar.

• Performans Artışı: Etiketlenmemiş verilerin sağladığı ek bilgi, modelin veri yapısını daha iyi anlamasını sağlar. Bu da yalnızca denetimli öğrenmeyle ulaşılamayacak bir başarı düzeyine erişilmesine imkân tanır. Model, verilerdeki yapısal örüntüleri keşfetme becerisini geliştirir.

• Pratik Uygulanabilirlik: Gerçek yaşamda, genellikle çok sayıda etiketlenmemiş ve az sayıda etiketlenmiş veri bulunur. Bu nedenle yarı denetimli öğrenme, uygulamada oldukça elverişli bir yöntemdir.

Uygulama Örnekleri

• Konuşma Tanıma: Ses verilerinin tamamen etiketlenmesi (örneğin her kelimenin başlangıç ve bitiş zamanlarının işaretlenmesi) son derece maliyetlidir. Yarı denetimli öğrenme, az sayıda etiketlenmiş ses örneğini (transkriptler) ve çok sayıda etiketlenmemiş ses verisini birlikte kullanarak daha etkili konuşma tanıma modelleri oluşturur. Model, ses verilerindeki fonetik örüntüleri ve dil yapılarını öğrenir.

• Tıbbi Teşhis: Tıbbi görüntüleri (röntgen, MR vb.) etiketlemek için uzman doktorların yoğun emeğine ihtiyaç vardır. Bu, oldukça pahalı bir süreçtir. Yarı denetimli öğrenme, az sayıda etiketli ve çok sayıda etiketsiz görüntüden yararlanarak modelleri eğitir. Böylece model, hastalıkla ilişkili görsel özelliklerin varyasyonlarını öğrenir ve daha sağlam hale gelir.

• Web Sayfası Sınıflandırması: İnternetteki tüm web sayfalarını elle kategorize etmek mümkün değildir. Yarı denetimli öğrenme, az sayıda etiketli sayfa (örneğin spor, haber, teknoloji) ve çok sayıda etiketlenmemiş sayfa kullanarak içerikleri otomatik olarak sınıflandırabilir.

Sonuç olarak yarı denetimli öğrenme, yüksek doğruluk sağlayarak geniş etiketlenmiş veri setlerine olan ihtiyacı azaltır ve birçok alanda etkili çözümler sunar. Özellikle büyük veri ortamlarında ve uzmanlık gerektiren alanlarda oldukça değerli bir yaklaşımdır.