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主动学习和半监督学习(转)  

2012-07-30 22:23:29|  分类: 自然语言处理 |  标签: |举报 |字号 订阅

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在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下:
监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类。
非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类。
半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。
以上表述是我直接翻译过来的,因为都是一句话,所以说得不是很清楚,下面我用一个例子来具体解释一下。
其实很多机器学习都是在解决类别归属的问题,即给定一些数据,判断每条数据属于哪些类,或者和其他哪些数据属于同一类等等。这样,如果我们上来就对这一堆数据进行某种划分(聚类),通过数据内在的一些属性和联系,将数据自动整理为某几类,这就属于非监督学习。如果我们一开始就知道了这些数据包含的类别,并且有一部分数据(训练数据)已经标上了类标,我们通过对这些已经标好类标的数据进行归纳总结,得出一个 “数据–>类别” 的映射函数,来对剩余的数据进行分类,这就属于监督学习。而半监督学习指的是在训练数据十分稀少的情况下,通过利用一些没有类标的数据,提高学习准确率的方法。
铺垫了那么多,其实我想说的是,在wiki上对于半监督学习的解释是有一点点歧义的,这跟下面要介绍的主动学习有关。

主动学习(active learning),指的是这样一种学习方法:
有的时候,有类标的数据比较稀少而没有类标的数据是相当丰富的,但是对数据进行人工标注又非常昂贵,这时候,学习算法可以主动地提出一些标注请求,将一些经过筛选的数据提交给专家进行标注。
这个筛选过程也就是主动学习主要研究的地方了,怎么样筛选数据才能使得请求标注的次数尽量少而最终的结果又尽量好。
主动学习的过程大致是这样的,有一个已经标好类标的数据集K(初始时可能为空),和还没有标记的数据集U,通过K集合的信息,找出一个U的子集C,提出标注请求,待专家将数据集C标注完成后加入到K集合中,进行下一次迭代。
按wiki上所描述的看,主动学习也属于半监督学习的范畴了,但实际上是不一样的,半监督学习和直推学习(transductive learning)以及主动学习,都属于利用未标记数据的学习技术,但基本思想还是有区别的。
如上所述,主动学习的“主动”,指的是主动提出标注请求,也就是说,还是需要一个外在的能够对其请求进行标注的实体(通常就是相关领域人员),即主动学习是交互进行的。
而半监督学习,特指的是学习算法不需要人工的干预,基于自身对未标记数据加以利用。
至于直推学习,它与半监督学习一样不需要人工干预,不同的是,直推学习假设未标记的数据就是最终要用来测试的数据,学习的目的就是在这些数据上取得最佳泛化能力。相对应的,半监督学习在学习时并不知道最终的测试用例是什么。
也就是说,直推学习其实类似于半监督学习的一个子问题,或者说是一个特殊化的半监督学习,所以也有人将其归为半监督学习。
而主动学习和半监督学习,其基本思想上就不一样了,所以还是要加以区分的,如果wiki上对半监督学习的解释能特别强调一下“是在不需要人工干预的条件下由算法自行完成对无标记数据的利用”,问题就会更清楚一些了。
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