Semi-supervisonada

O Que é a Aprendizagem Semi-Supervisionada?

Na aprendizagem semi-supervisionada, o modelo é treinado com uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados. Isso é útil quando rotular manualmente todos os dados seria muito trabalhoso ou caro, mas ainda assim queremos aproveitar a grande quantidade de dados disponíveis.1

Como Funciona?

1. Treinamento: Primeiro, você rotula manualmente uma pequena amostra de comentários como "positivos", "negativos" ou "neutros". Esses dados rotulados são usados para treinar o modelo inicialmente.

2. Aprendizagem com dados não rotulados: Depois, o modelo é exposto a uma grande quantidade de comentários não rotulados. Usando os padrões aprendidos na fase inicial, ele tenta classificar esses novos comentários. Além disso, o modelo pode ajustar suas previsões ao encontrar novos padrões nos dados não rotulados.

3. Refinamento: Com o tempo, você pode verificar algumas das previsões do modelo e adicionar mais rótulos, ajudando o modelo a melhorar ainda mais sua precisão.

Um exemplo prático...

Imagine que você usa um serviço de e-mail que precisa filtrar mensagens de spam. Esse serviço de e-mail é um exemplo de aprendizagem semi-supervisionada em ação. Nesse caso, o serviço funcionaria da seguinte forma:

1. Treinamento com dados rotulados: Os desenvolvedores treinam o filtro de spam com um conjunto inicial de e-mails rotulados manualmente como "spam" ou "não spam". Esses exemplos incluem mensagens que foram previamente identificadas como indesejadas ou legítimas.

2. Aprendizagem com dados não rotulados: Depois de aprender com os dados rotulados, o modelo é exposto a um grande volume de novos e-mails não rotulados. Ele usa os padrões aprendidos na fase inicial para tentar classificar esses novos e-mails. Ao encontrar novas características nos e-mails não rotulados, o modelo ajusta suas previsões.

3. Refinamento contínuo: Os usuários do serviço de e-mail podem marcar manualmente e-mails que passaram pelo filtro como spam ou não spam. Esses novos rótulos são usados para melhorar continuamente a precisão do modelo, tornando-o mais eficaz na identificação de spam ao longo do tempo.

Vamos supor que você recebe um e-mail suspeito oferecendo um prêmio em dinheiro. O filtro de spam reconhece palavras e padrões comuns em mensagens de spam devido ao treinamento inicial e classifica o e-mail como spam, movendo-o para a pasta de spam automaticamente. No entanto, se um e-mail legítimo for erroneamente classificado como spam, você pode marcar esse e-mail como "não spam", ajudando o modelo a aprender e melhorar. 

O filtro de spam pode ajudar com uma variedade de tarefas, como:

• Identificar e-mails fraudulentos: Bloquear e-mails que tentam enganar os usuários, como phishing ou ofertas falsas.

• Reduzir lixo na caixa de entrada: Garantir que a caixa de entrada principal contenha apenas e-mails relevantes, movendo automaticamente os e-mails indesejados para a pasta de spam.

• Melhorar a produtividade: Permitir que os usuários se concentrem em e-mails importantes e urgentes, sem distrações causadas por spam.

• Segurança: Ajudar a proteger os usuários contra ataques de malware e links maliciosos presentes em e-mails de spam.