1、監(jiān)督學(xué)習(xí)

今天我們來聊聊機器學(xué)習(xí)中的那些“監(jiān)督”的事兒。你知道嗎？在機器學(xué)習(xí)的江湖里，有那么幾種學(xué)習(xí)方式，它們各自有著不同的門派和絕學(xué)。咱們今天就先從“監(jiān)督學(xué)習(xí)”開始說起。

1.1 來源與定義

監(jiān)督學(xué)習(xí)，這個名字聽起來是不是有點像咱們上學(xué)時老師手把手教我們做題的感覺？其實，它的原理還真有點兒類似。在機器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種需要“老師”（也就是我們?nèi)祟悾┨峁?biāo)準(zhǔn)答案來訓(xùn)練模型的方法。這種學(xué)習(xí)方式最早可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著計算機科學(xué)的發(fā)展，它逐漸成為機器學(xué)習(xí)的一個重要分支。

簡單來說，監(jiān)督學(xué)習(xí)就是通過已知的輸入和輸出數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)會如何根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)預(yù)測輸出結(jié)果。這里的“監(jiān)督”就是指我們給模型提供的那些帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

1.2 優(yōu)勢

那咱們?yōu)樯兑帽O(jiān)督學(xué)習(xí)呢？首先，它的優(yōu)勢在于能夠提供精確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這意味著我們可以得到非常準(zhǔn)確的結(jié)果。就像老師告訴我們每個數(shù)學(xué)題的答案一樣，模型也能通過這些“答案”學(xué)會如何解決類似問題。

另一個優(yōu)勢是，監(jiān)督學(xué)習(xí)相對其他學(xué)習(xí)方式，所需要的數(shù)據(jù)量較小，更加高效。因為模型知道正確的答案，所以它不需要像無監(jiān)督學(xué)習(xí)那樣去大海撈針般地找規(guī)律。

1.3 劣勢

但是，監(jiān)督學(xué)習(xí)也有它的短板。首先，它需要大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，而標(biāo)注數(shù)據(jù)通常需要專業(yè)人員，耗費時間和人力成本較高。這就好比我們學(xué)習(xí)時，如果每道題都需要老師給出詳細(xì)解答，那老師得多累啊。

其次，監(jiān)督學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)的要求高，錯誤的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)不準(zhǔn)確而獲取錯誤的結(jié)果。這就像老師如果教錯了，學(xué)生也就跟著學(xué)錯了。

1.4 用途

那么，監(jiān)督學(xué)習(xí)都能用在哪兒呢？它的應(yīng)用范圍非常廣泛，可以應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個領(lǐng)域。比如，我們用監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練一個識別照片中是不是有貓的模型，就需要先給它一大堆標(biāo)記好的“有貓”和“沒貓”的照片。

1.5 經(jīng)典算法

• 線性回歸：用于連續(xù)數(shù)值預(yù)測的問題，如房價預(yù)測。
• 邏輯回歸：用于二分類問題，如垃圾郵件檢測。
• 決策樹：用于分類和回歸問題，通過學(xué)習(xí)決策規(guī)則進(jìn)行預(yù)測。
• 支持向量機（SVM）：適用于高維空間的分類問題，通過尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行分類。
• 隨機森林：集成多個決策樹，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：通過模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜非線性問題。

2、無監(jiān)督學(xué)習(xí)

上面我們聊了監(jiān)督學(xué)習(xí)，接下來咱們來聊聊無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這個在機器學(xué)習(xí)江湖中同樣重要的門派。

2.1 來源與定義

無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這個名字聽起來是不是有點像自學(xué)成才的感覺？其實，它的原理還真有點兒類似。在機器學(xué)習(xí)中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種不需要“老師”提供標(biāo)準(zhǔn)答案來訓(xùn)練模型的方法。這種方法最早可以追溯到20世紀(jì)70年代，隨著模式識別和人工智能的發(fā)展，它逐漸成為機器學(xué)習(xí)的一個重要分支。

簡單來說，無監(jiān)督學(xué)習(xí)就是通過未標(biāo)記的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，讓模型自己發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。這里的“無監(jiān)督”就是指我們沒有給模型提供任何標(biāo)簽，全靠它自己去摸索。

2.2 優(yōu)勢

那咱們?yōu)樯兑脽o監(jiān)督學(xué)習(xí)呢？首先，它的優(yōu)勢在于非常適合大型數(shù)據(jù)集。無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以從大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、結(jié)構(gòu)和特征，這對于大型數(shù)據(jù)集非常有用。

另一個優(yōu)勢是，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，因此不會有因為提供錯誤標(biāo)注數(shù)據(jù)而出現(xiàn)的問題，就減小了成本。這就好比我們學(xué)習(xí)時，如果不需要老師，自己也能通過閱讀和實踐來掌握知識，那得多省錢啊。

2.3 劣勢

但是，無監(jiān)督學(xué)習(xí)也有它的短板。首先，結(jié)果不夠準(zhǔn)確。由于數(shù)據(jù)沒有標(biāo)注，在預(yù)測時可能出現(xiàn)較大誤差和缺陷，從而導(dǎo)致結(jié)果不夠準(zhǔn)確。這就像我們自學(xué)時，如果沒有正確的指導(dǎo)，可能會走很多彎路。

其次，無監(jiān)督學(xué)習(xí)對參數(shù)設(shè)置和算法選擇較為靈敏，需要更多的技巧和經(jīng)驗，否則可能出現(xiàn)偏差。這就好比我們自學(xué)時，如果選錯了學(xué)習(xí)方法，可能會事倍功半。

2.4 用途

那么，無監(jiān)督學(xué)習(xí)都能用在哪兒呢？它的應(yīng)用范圍也很廣泛，可以應(yīng)用于聚類分析、異常檢測、降維和數(shù)據(jù)壓縮等多個領(lǐng)域。比如，我們用無監(jiān)督學(xué)習(xí)來分析消費者的購物習(xí)慣，就可以將消費者分為不同的群體，從而進(jìn)行更精準(zhǔn)的營銷。

2.5 經(jīng)典算法

說到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，就不得不提幾個經(jīng)典算法了。比如K-means聚類算法，它通過將數(shù)據(jù)點分為K個簇，使得簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點盡可能相似，而簇間的數(shù)據(jù)點盡可能不同。還有主成分分析（PCA），它是一種常用的降維技術(shù)，通過提取數(shù)據(jù)中最重要的特征來減少數(shù)據(jù)的維度。這些算法都是無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的佼佼者，各有千秋，適用于不同的場景和問題。

3、半監(jiān)督學(xué)習(xí)

下面來聊聊機器學(xué)習(xí)中的另一種學(xué)習(xí)方式——半監(jiān)督學(xué)習(xí)。這可是個實用主義者，它結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點，讓我們一起來探個究竟。

3.1 來源與定義

半監(jiān)督學(xué)習(xí)，這個名字聽起來是不是有點像我們在學(xué)校里既聽老師講課，又自己摸索的感覺？其實，它的原理還真有點兒類似。在機器學(xué)習(xí)中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種結(jié)合了少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的方法。這種方法最早可以追溯到20世紀(jì)90年代，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，它逐漸成為機器學(xué)習(xí)的一個重要分支。

簡單來說，半監(jiān)督學(xué)習(xí)就是通過已知的少量輸入和輸出數(shù)據(jù)（有標(biāo)簽數(shù)據(jù)）以及未知的大量輸入數(shù)據(jù)（無標(biāo)簽數(shù)據(jù)）來訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)會如何根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)預(yù)測輸出結(jié)果。這里的“半監(jiān)督”就是指我們給模型提供了一部分標(biāo)簽，另一部分則需要模型自己去摸索。

3.2 優(yōu)勢

那咱們?yōu)樯兑冒氡O(jiān)督學(xué)習(xí)呢？首先，它的優(yōu)勢在于可以在有限的標(biāo)簽數(shù)據(jù)下，利用大量的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而提高模型的泛化能力。這就像我們在學(xué)習(xí)時，老師給了我們一些例題，然后我們通過大量的練習(xí)題來提高解題能力。

另一個優(yōu)勢是，在有些領(lǐng)域，收集標(biāo)簽數(shù)據(jù)非常困難或者昂貴，如醫(yī)學(xué)圖像分析、金融風(fēng)險評估等。半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以在這些場景下提供有效的解決方案，減少對大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)的依賴。

3.3 劣勢

但是，半監(jiān)督學(xué)習(xí)也有它的短板。首先，它需要大量的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，但是收集無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的成本也很高。這就好比我們學(xué)習(xí)時，雖然不需要老師提供所有答案，但是自己去找大量的練習(xí)題也是需要時間和精力的。

其次，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果受到無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量的影響，如果無標(biāo)簽數(shù)據(jù)質(zhì)量不高或者數(shù)量不足，可能會導(dǎo)致模型性能下降。這就像我們自學(xué)時，如果練習(xí)題的質(zhì)量不高，可能會影響我們的學(xué)習(xí)效果。

3.4 用途

那么，半監(jiān)督學(xué)習(xí)都能用在哪兒呢？它的應(yīng)用范圍也很廣泛，可以應(yīng)用于文本分類、圖像識別、推薦系統(tǒng)等多個領(lǐng)域。比如，我們用半監(jiān)督學(xué)習(xí)來提高垃圾郵件過濾的準(zhǔn)確性，就可以利用少量的已標(biāo)記郵件和大量的未標(biāo)記郵件來訓(xùn)練模型。

3.5 經(jīng)典算法

說到半監(jiān)督學(xué)習(xí)，就不得不提幾個經(jīng)典算法了。比如自適應(yīng)boosting（AdaBoost）算法，它通過結(jié)合多個弱分類器來提高分類性能。還有圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過構(gòu)建數(shù)據(jù)點之間的圖結(jié)構(gòu)，利用圖上的連接關(guān)系來傳播標(biāo)簽信息。這些算法都是半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的佼佼者，各有千秋，適用于不同的場景和問題。

• 自訓(xùn)練(Self-training)：通過使用模型的初始預(yù)測結(jié)果來標(biāo)記未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，自訓(xùn)練逐步擴展訓(xùn)練集，使用模型自信的預(yù)測結(jié)果作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練。
• 協(xié)同訓(xùn)練(Co-training)：通過在兩個或多個不同特征視圖上訓(xùn)練獨立的分類器，協(xié)同訓(xùn)練在每一輪中使用一個分類器的高置信度預(yù)測結(jié)果為另一個分類器提供標(biāo)記數(shù)據(jù)，互相提升學(xué)習(xí)效果。
• 標(biāo)簽傳播(Label Propagation)：通過構(gòu)建一個圖，節(jié)點表示數(shù)據(jù)點，邊的權(quán)重表示相似度，標(biāo)簽傳播算法逐步在圖中傳播已標(biāo)記點的標(biāo)簽信息到未標(biāo)記點，直到達(dá)到收斂。
• 偽標(biāo)簽(Pseudo-Labeling)：首先使用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后用模型為未標(biāo)記數(shù)據(jù)生成預(yù)測標(biāo)簽，這些偽標(biāo)簽隨后被用來進(jìn)一步訓(xùn)練模型。

4、自監(jiān)督學(xué)習(xí)

最后，來聊聊機器學(xué)習(xí)中的一個新興門派——自監(jiān)督學(xué)習(xí)。這可是個特立獨行的家伙，它不需要外部的標(biāo)簽，全靠自己給自己出題和打分。讓我們一起來探個究竟。

4.1 來源與定義

自監(jiān)督學(xué)習(xí)，這個名字聽起來是不是有點像我們自己給自己布置作業(yè)的感覺？其實，它的原理還真有點兒類似。在機器學(xué)習(xí)中，自監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種通過設(shè)計輔助任務(wù)，讓模型從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用特征的方法。這種方法最早可以追溯到21世紀(jì)初，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，它逐漸成為機器學(xué)習(xí)的一個重要分支。

簡單來說，自監(jiān)督學(xué)習(xí)就是通過模型自己生成的標(biāo)簽來訓(xùn)練自己，讓模型學(xué)會如何根據(jù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)測輸出結(jié)果。這里的“自監(jiān)督”就是指我們不給模型提供任何外部標(biāo)簽，全靠模型自己去創(chuàng)造標(biāo)簽。

4.2 優(yōu)勢

那咱們?yōu)樯兑米员O(jiān)督學(xué)習(xí)呢？首先，它的優(yōu)勢在于能夠利用大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以從這些數(shù)據(jù)中提取有用的信息，這對于數(shù)據(jù)量巨大的場景非常有用。

另一個優(yōu)勢是，自監(jiān)督學(xué)習(xí)減少了對人工標(biāo)注的依賴，降低了成本。這就好比我們學(xué)習(xí)時，不需要老師，自己也能通過閱讀和實踐來掌握知識，那得多省錢啊。

4.3 劣勢

但是，自監(jiān)督學(xué)習(xí)也有它的短板。首先，它的效果受限于輔助任務(wù)的設(shè)計。如果輔助任務(wù)設(shè)計得不好，模型可能學(xué)不到有用的特征，導(dǎo)致性能下降。這就像我們自學(xué)時，如果選錯了學(xué)習(xí)方法，可能會事倍功半。

其次，自監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程可能需要更多的計算資源。因為模型需要在大量的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以確保能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的細(xì)微差別。

4.4 用途

那么，自監(jiān)督學(xué)習(xí)都能用在哪兒呢？它的應(yīng)用范圍也很廣泛，可以應(yīng)用于自然語言處理、計算機視覺等多個領(lǐng)域。比如，我們用自監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練一個理解語言的模型，就可以讓模型通過預(yù)測句子中缺失的單詞來學(xué)習(xí)語言的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

4.5 經(jīng)典算法

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：通過Masked Language Model（MLM）任務(wù)，BERT能夠從上下文中預(yù)測被遮蓋的詞，從而學(xué)習(xí)到豐富的語言表示。
• SimCLR (Simple Contrastive Learning of Visual Representations)：通過對比學(xué)習(xí)，SimCLR方法展示了自監(jiān)督學(xué)習(xí)在圖像分類任務(wù)上的有效性，能夠在較少的標(biāo)簽數(shù)據(jù)上實現(xiàn)競爭性的性能。
• BYOL (Bootstrap Your Own Latent)：BYOL算法通過對比學(xué)習(xí)框架，不需要負(fù)樣本，而是通過優(yōu)化一個動態(tài)的潛在空間來學(xué)習(xí)有效的視覺表示。
• MoCo (Momentum Contrast)：MoCo算法通過維護(hù)一個動態(tài)的圖像隊列，并使用動量更新的編碼器來增強自監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征表示。
• DINO (Distributed and Invariant Neural Networks)：DINO算法通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，利用知識蒸餾技術(shù)，使得模型能夠在不同的數(shù)據(jù)分布上學(xué)習(xí)到魯棒的特征表示。

5、總結(jié)

今天我們把監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)這四種機器學(xué)習(xí)的方法都聊了一遍。每一種學(xué)習(xí)方法都有它們獨特的來源、定義、優(yōu)勢、劣勢和用途，當(dāng)然還有那些經(jīng)典的算法。下面，咱們就來總結(jié)一下。

首先，監(jiān)督學(xué)習(xí)就像有個老師在旁邊指導(dǎo)你，通過已知的答案來訓(xùn)練模型。它的優(yōu)勢在于結(jié)果準(zhǔn)確，效率也高。但是，它的缺點是需要大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的要求也高。在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)大顯身手。線性回歸、邏輯回歸和SVM都是它的經(jīng)典算法。

接著是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，它更像是自學(xué)成才的過程。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于能夠處理大型數(shù)據(jù)集，而且不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。但是，結(jié)果的準(zhǔn)確性可能不夠高，對參數(shù)和算法的選擇也比較敏感。在聚類分析、異常檢測等領(lǐng)域，無監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)揮著重要作用。K-means和PCA就是其中的代表算法。

然后是半監(jiān)督學(xué)習(xí)，它結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點。半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以在有限的標(biāo)簽數(shù)據(jù)下，利用大量的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高模型的泛化能力。但是，它需要大量的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，而且效果受到無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量的影響。在文本分類、圖像識別等領(lǐng)域，半監(jiān)督學(xué)習(xí)有著廣泛的應(yīng)用。AdaBoost和圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是這個領(lǐng)域的經(jīng)典。

最后是自監(jiān)督學(xué)習(xí)，它通過自己給自己出題和打分來學(xué)習(xí)。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于能夠利用大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，減少對人工標(biāo)注的依賴。但是，它的效果受限于輔助任務(wù)的設(shè)計，而且訓(xùn)練過程可能需要更多的計算資源。在自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域，自監(jiān)督學(xué)習(xí)有著廣泛的應(yīng)用。BERT和SimCLR就是這個領(lǐng)域的明星算法。

總的來說，這四種學(xué)習(xí)方法各有千秋，適用于不同的場景和問題。選擇合適的學(xué)習(xí)方法，就能在機器學(xué)習(xí)的江湖中游刃有余。希望今天的分享能讓你們對這些學(xué)習(xí)方法有了更深的理解。

本文轉(zhuǎn)載自??智駐未來??，作者： 小智