Semi-supervised Learning
Semi-supervised Learning: Kết Hợp Dữ Liệu Có Nhãn và Không Nhãn
Trong thế giới Machine Learning, việc thu thập dữ liệu có nhãn (labeled data) thường tốn kém về thời gian và chi phí. Mặt khác, dữ liệu không nhãn (unlabeled data) lại thường dễ dàng thu thập với số lượng lớn. Semi-supervised Learning (Học bán giám sát) ra đời như một giải pháp trung gian, nhằm tận dụng cả dữ liệu có nhãn và không nhãn để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Bài viết này sẽ đi sâu vào các phương pháp Self-training, Co-training và các mô hình Generative trong lĩnh vực Semi-supervised Learning.
Tổng quan về Semi-supervised Learning
Định nghĩa và Nguyên lý
Semi-supervised Learning là một phương pháp học máy nằm giữa Supervised Learning (học có giám sát) và Unsupervised Learning (học không giám sát). Phương pháp này sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn kết hợp với lượng lớn dữ liệu không có nhãn để huấn luyện mô hình.
Nguyên lý cốt lõi của phương pháp này dựa trên các giả định:
Smoothness assumption: Các điểm dữ liệu gần nhau có xu hướng có cùng nhãn
Cluster assumption: Dữ liệu có xu hướng hình thành các cụm, và các điểm trong cùng một cụm thường có cùng nhãn
Manifold assumption: Dữ liệu có chiều cao thường nằm trên đa tạp (manifold) có chiều thấp hơn nhiều
Ưu điểm của Semi-supervised Learning
Giảm chi phí gán nhãn: Chỉ cần gán nhãn cho một phần nhỏ dữ liệu
Tận dụng dữ liệu không nhãn: Khai thác thông tin từ lượng lớn dữ liệu không nhãn dễ thu thập
Hiệu suất tốt hơn: Trong nhiều trường hợp, cho kết quả tốt hơn so với chỉ sử dụng dữ liệu có nhãn
Khả năng mở rộng: Có thể áp dụng cho nhiều bài toán thực tế với dữ liệu lớn
Self-training và Co-training
Self-training
Self-training (tự huấn luyện) là một phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong Semi-supervised Learning. Ý tưởng chính của phương pháp này là:
Huấn luyện một mô hình ban đầu trên tập dữ liệu có nhãn
Sử dụng mô hình này để dự đoán nhãn cho dữ liệu không nhãn
Thêm các dự đoán "tự tin" nhất (có xác suất cao nhất) vào tập dữ liệu huấn luyện
Huấn luyện lại mô hình trên tập dữ liệu mở rộng
Lặp lại các bước 2-4 cho đến khi hội tụ hoặc đạt số vòng lặp tối đa
Ưu điểm của Self-training:
Đơn giản, dễ triển khai
Có thể sử dụng với bất kỳ thuật toán phân loại nào
Mỗi vòng lặp làm tăng kích thước tập dữ liệu huấn luyện
Hạn chế:
Có thể tích lũy lỗi nếu các dự đoán ban đầu không chính xác
Hiệu quả phụ thuộc vào độ chính xác của mô hình ban đầu
Có thể gặp vấn đề "xác nhận thiên lệch" (confirmation bias)
Ứng dụng thực tế:
Phân loại văn bản khi có ít văn bản được gán nhãn
Nhận dạng đối tượng trong xử lý ảnh
Phân tích cảm xúc với ít dữ liệu được chú thích
Cải tiến của Self-training:
Pseudo-labeling: Một biến thể của self-training trong deep learning, được sử dụng rộng rãi trong các mô hình CNN và transformer.
Thresholding Adapting: Thay đổi ngưỡng tự tin theo thời gian để cân bằng giữa việc thêm dữ liệu mới và giữ độ chính xác.
Confidence-based filtering: Chỉ chọn các dự đoán có độ tin cậy vượt ngưỡng, giúp giảm thiểu lỗi tích lũy.
Co-training
Co-training là một phương pháp nâng cao của Self-training, được đề xuất bởi Blum và Mitchell năm 1998. Cốt lõi của phương pháp này là sử dụng nhiều "góc nhìn" (views) của dữ liệu, thường là các tập đặc trưng khác nhau.
Nguyên lý hoạt động:
Chia các đặc trưng thành hai tập (hoặc nhiều hơn) độc lập
Huấn luyện hai mô hình riêng biệt, mỗi mô hình trên một tập đặc trưng
Mỗi mô hình dự đoán nhãn cho dữ liệu không nhãn
Các dự đoán tự tin nhất của mô hình này được thêm vào tập huấn luyện của mô hình kia
Huấn luyện lại cả hai mô hình
Lặp lại quá trình cho đến khi hội tụ
Ưu điểm của Co-training:
Giảm thiểu vấn đề xác nhận thiên lệch của Self-training
Tận dụng được thông tin bổ sung từ các góc nhìn khác nhau
Hiệu quả đặc biệt với dữ liệu đa dạng nguồn thông tin
Hạn chế:
Yêu cầu các đặc trưng có thể chia thành các nhóm tương đối độc lập
Tăng độ phức tạp tính toán do phải huấn luyện nhiều mô hình
Các biến thể của Co-training:
Multi-view Co-training: Mở rộng ý tưởng cho nhiều hơn hai góc nhìn
Democratic Co-learning: Các mô hình "bỏ phiếu" để quyết định nhãn cho dữ liệu không nhãn
Co-regularization: Thêm thành phần điều chuẩn (regularization) để buộc các mô hình đồng ý với nhau
Ứng dụng thực tế:
Phân loại trang web (sử dụng nội dung và liên kết như hai góc nhìn)
Nhận dạng hình ảnh (sử dụng các đặc trưng màu sắc và đặc trưng hình dạng)
Phân tích văn bản đa ngôn ngữ (mỗi ngôn ngữ là một góc nhìn)
Tri-training và Multi-view Learning
Tri-training là sự mở rộng của Co-training, sử dụng ba mô hình thay vì hai. Một điểm cải tiến quan trọng là không yêu cầu chia các đặc trưng thành các nhóm riêng biệt. Thay vào đó, các mô hình được huấn luyện trên các tập dữ liệu bootstrap khác nhau.
Multi-view Learning là một khái niệm rộng hơn, đề cập đến các kỹ thuật học từ dữ liệu có nhiều biểu diễn hoặc góc nhìn khác nhau.
Generative Models trong Semi-supervised Learning
Các mô hình sinh (Generative Models) là một hướng tiếp cận khác trong Semi-supervised Learning. Thay vì tập trung vào việc gán nhãn dữ liệu không nhãn, các mô hình này cố gắng học phân phối xác suất của dữ liệu, kết hợp cả thông tin từ dữ liệu có nhãn và không nhãn.
Gaussian Mixture Models (GMM)
GMM là một trong những mô hình sinh cơ bản được sử dụng trong Semi-supervised Learning. Mô hình này giả định rằng dữ liệu được tạo ra từ một hỗn hợp các phân phối Gaussian.
Cách tiếp cận:
Khởi tạo các tham số của mô hình GMM
Sử dụng dữ liệu có nhãn để định hướng các thành phần Gaussian
Áp dụng thuật toán Expectation-Maximization (EM) với dữ liệu có nhãn và không nhãn
Cập nhật các tham số của mô hình
Gán nhãn cho dữ liệu không nhãn dựa trên thành phần Gaussian có xác suất cao nhất
Ưu điểm:
Tận dụng cấu trúc xác suất của dữ liệu
Có cơ sở lý thuyết vững chắc
Hiệu quả với dữ liệu có phân phối Gaussian
Hạn chế:
Hiệu suất kém với dữ liệu phức tạp, không tuân theo phân phối Gaussian
Có thể bị mắc kẹt ở cực tiểu cục bộ
Hidden Markov Models (HMM)
HMM là mô hình sinh thường được sử dụng cho dữ liệu chuỗi như văn bản, chuỗi thời gian, hoặc chuỗi gene. Trong ngữ cảnh Semi-supervised Learning, HMM có thể kết hợp dữ liệu có nhãn và không nhãn trong quá trình huấn luyện.
Ứng dụng:
Gán nhãn từ loại trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Nhận dạng hoạt động từ dữ liệu cảm biến
Phân đoạn chuỗi gene trong sinh học tính toán
Deep Generative Models
Sự phát triển của deep learning đã mở ra các mô hình sinh mạnh mẽ hơn cho Semi-supervised Learning:
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs là các mô hình học biểu diễn tiềm ẩn của dữ liệu thông qua cơ chế encoder-decoder. Trong Semi-supervised Learning, VAEs có thể được mở rộng để kết hợp thông tin nhãn:
Encoder mã hóa dữ liệu vào không gian tiềm ẩn
Với dữ liệu có nhãn, nhãn được sử dụng để định hướng biểu diễn tiềm ẩn
Decoder tái tạo dữ liệu từ biểu diễn tiềm ẩn
Mô hình được huấn luyện để tối đa hóa khả năng tái tạo dữ liệu và chính xác nhãn
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs trong Semi-supervised Learning tận dụng mạng phân biệt (discriminator) để thực hiện cả công việc phân loại nhãn lẫn phân biệt dữ liệu thật/giả:
Generator tạo dữ liệu giả từ nhiễu ngẫu nhiên
Discriminator được mở rộng để có K+1 đầu ra, với K là số lớp và 1 lớp cho dữ liệu giả
Discriminator được huấn luyện trên dữ liệu có nhãn để phân loại chính xác
Với dữ liệu không nhãn, discriminator được huấn luyện để gán một trong K lớp (không phải lớp giả)
Generator được huấn luyện để tạo dữ liệu giả đánh lừa discriminator
FixMatch và MixMatch
Các phương pháp hiện đại như FixMatch và MixMatch kết hợp data augmentation, consistency regularization và pseudo-labeling:
FixMatch: Sử dụng data augmentation yếu để tạo pseudo-labels và data augmentation mạnh để buộc mô hình dự đoán nhất quán.
MixMatch: Kết hợp MixUp (trộn dữ liệu và nhãn) với consistency regularization và temperature sharpening để tạo pseudo-labels mềm hơn.
Ứng dụng thực tế của Semi-supervised Learning
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Phân loại văn bản: Sử dụng một lượng nhỏ văn bản được gán nhãn và lượng lớn văn bản không nhãn
Phân tích cảm xúc: Tận dụng các bình luận, đánh giá không nhãn từ nhiều nguồn
Dịch máy: Kết hợp dữ liệu song ngữ (có nhãn) với dữ liệu đơn ngữ (không nhãn)
Thị giác máy tính (Computer Vision)
Phân loại hình ảnh: Sử dụng nhiều hình ảnh không nhãn để cải thiện hiệu suất
Phát hiện đối tượng: Chỉ cần gán nhãn cho một số hình ảnh, tận dụng hình ảnh không nhãn
Phân đoạn ảnh y tế: Giảm gánh nặng gán nhãn cho hình ảnh y tế phức tạp
Sinh học tính toán (Computational Biology)
Phân loại protein: Kết hợp dữ liệu protein đã biết chức năng với cơ sở dữ liệu protein chưa gán nhãn
Dự đoán cấu trúc gene: Sử dụng gene đã được chú thích để hỗ trợ phân tích các gene chưa biết
Phân tích biểu hiện gene: Tận dụng dữ liệu biểu hiện gene không nhãn từ nhiều nguồn
Thách thức và Hướng phát triển
Thách thức
Giả định không phù hợp: Các giả định cơ bản (smoothness, cluster, manifold) không phải lúc nào cũng đúng
Hiệu quả không nhất quán: Không phải lúc nào Semi-supervised Learning cũng tốt hơn Supervised Learning
Độ phức tạp tính toán: Nhiều phương pháp yêu cầu tài nguyên tính toán lớn
Khó khăn trong việc chọn mô hình: Khó đánh giá và so sánh các mô hình khi có ít dữ liệu có nhãn
Hướng phát triển
Kết hợp với Active Learning: Chọn lọc thông minh dữ liệu cần gán nhãn để tối đa hóa hiệu quả
Học chuyển giao bán giám sát (Semi-supervised Transfer Learning): Tận dụng kiến thức từ các miền nguồn có nhiều dữ liệu có nhãn
Học tăng cường (Reinforcement Learning) bán giám sát: Kết hợp học tăng cường với Semi-supervised Learning
Các mô hình sinh tiên tiến: Phát triển các mô hình sinh mới, phù hợp hơn với các loại dữ liệu khác nhau
Kết luận
Semi-supervised Learning đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu có nhãn - một thách thức phổ biến trong thực tế. Các phương pháp như Self-training, Co-training và các mô hình Generative tạo ra nhiều lựa chọn linh hoạt cho việc kết hợp dữ liệu có nhãn và không nhãn.
Với sự phát triển của deep learning và tăng cường sức mạnh tính toán, Semi-supervised Learning đang dần trở thành một công cụ mạnh mẽ trong bộ công cụ của các chuyên gia AI. Trong tương lai, khi lượng dữ liệu không ngừng tăng nhưng chi phí gán nhãn vẫn cao, vai trò của Semi-supervised Learning sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng.
Để tận dụng tối đa tiềm năng của Semi-supervised Learning, các nhà nghiên cứu và kỹ sư cần hiểu rõ các giả định cơ bản, ưu nhược điểm của từng phương pháp, và bối cảnh ứng dụng cụ thể để lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho bài toán của mình.
Last updated