التعلم شبه الموجه

يُعدّ **الإشراف الضعيف** (المعروف أيضًا **بالتعلم شبه الموجّه**) نموذجًا في مجال التعلّم الآلي، وقد ازدادت أهميته وشهرته مع ظهور نماذج اللغة الضخمة نظرًا لكمية البيانات الهائلة المطلوبة لتدريبها. يتميّز هذا النموذج باستخدام مزيج من كمية صغيرة من البيانات المصنّفة يدويًا (المستخدمة حصريًا في نموذج التعلّم الموجّه الأكثر تكلفةً واستهلاكًا للوقت)، تليها كمية كبيرة من البيانات غير المصنّفة (المستخدمة حصريًا في نموذج التعلّم غير الموجّه). بعبارة أخرى، تُقدّم قيم المخرجات المطلوبة لمجموعة فرعية فقط من بيانات التدريب، بينما تبقى البيانات المتبقية غير مصنّفة أو مصنّفة بشكل غير دقيق. يمكن تشبيه ذلك باختبار، والبيانات المصنّفة بمسائل نموذجية يحلّها المعلّم للصفّ كأداة مساعدة في حلّ مجموعة أخرى من المسائل. في السياق الاستقرائي، تعمل هذه المسائل غير المحلولة كأسئلة اختبار، بينما في السياق الاستقرائي، تصبح مسائل تدريبية من النوع الذي سيُشكّل الاختبار.

## المشكلة
يمين|تصغير|300x300بك|ميل المهمة إلى استخدام أساليب التعلم الخاضع للإشراف مقابل أساليب التعلم غير الخاضع للإشراف. إن أسماء المهام التي تقع على حدود الدوائر مقصودة. وهذا يدل على أن التقسيم الكلاسيكي للمهام الإبداعية (يسارًا) التي تستخدم أساليب التعلم غير الخاضع للإشراف قد أصبح غير واضح في مناهج التعلم الحالية.

يتطلب الحصول على بيانات مصنفة لحل مشكلة تعليمية في كثير من الأحيان وجود عامل بشري ماهر (مثلاً لإجراء نسخ مقطع صوتي) أو إجراء تجربة عملية (مثلاً لتحديد البنية ثلاثية الأبعاد لبروتين أو تحديد وجود نفط في موقع معين). وبالتالي، قد تجعل التكلفة المرتبطة بعملية التصنيف مجموعات التدريب الكبيرة المصنفة بالكامل غير عملية، بينما يُعد الحصول على بيانات غير مصنفة غير مكلف نسبيًا. في مثل هذه الحالات، يمكن أن يكون للتعلم شبه الموجه قيمة عملية كبيرة. كما أن التعلم شبه الموجه ذو أهمية نظرية في مجال تعلم الآلة وكنموذج للتعلم البشري.

## التقنية
يمين|تصغير|225x225بك|مثال على تأثير البيانات غير المصنفة في التعلم شبه الموجه. يُظهر الجزء العلوي حدًا فاصلًا قد نعتمد عليه بعد رؤية مثال إيجابي واحد (دائرة بيضاء) ومثال سلبي واحد (دائرة سوداء). أما الجزء السفلي فيُظهر حدًا فاصلًا قد نعتمد عليه إذا توفرت لدينا، بالإضافة إلى المثالين المصنفين، مجموعة من البيانات غير المصنفة (دوائر رمادية).
بصورة أكثر رسمية، يفترض التعلم شبه الموجه مجموعة من l أمثلة موزعة بشكل مستقل ومتطابق x_1,\dots,x_l \in X مع التسميات المقابلة y_1,\dots,y_l \in Y و u أمثلة غير مصنفة x_{l+1},\dots,x_{l+u} \in X تتم معالجتها.

يجمع التعلم شبه الموجه هذه المعلومات لتجاوز أداء التصنيف الذي يمكن الحصول عليه إما عن طريق تجاهل البيانات غير المصنفة والقيام بالتعلم الموجه أو عن طريق تجاهل التصنيفات والقيام بالتعلم غير الموجه.

قد يشير التعلم شبه الموجه إلى التعلم الاستقرائي أو التعلم الاستنباطي . يهدف التعلم الاستقرائي إلى استنتاج التصنيفات الصحيحة للبيانات غير المصنفة المعطاة. x_{l+1},\dots,x_{l+u} فقط. يهدف التعلم الاستقرائي إلى استنتاج الربط الصحيح من X الى Y.

ليس من الضروري (ووفقًا لمبدأ فابنيك ، من غير الحكمة) إجراء التعلم الاستقرائي عن طريق استنتاج قاعدة تصنيف على كامل مساحة الإدخال؛ ومع ذلك، في الممارسة العملية، غالبًا ما يتم استخدام الخوارزميات المصممة رسميًا للاستقراء أو الاستقراء بشكل متبادل.

## الافتراضات
للاستفادة من البيانات غير المصنفة، يجب أن توجد علاقة ما بالتوزيع الأساسي للبيانات. تستخدم خوارزميات التعلم شبه الموجه أحد الافتراضات التالية على الأقل:

### افتراض الاستمرارية / السلاسة
*النقاط المتقاربة أكثر عرضةً لأن تشترك في نفس التصنيف.* وهذا ما يُفترض عمومًا في التعلّم الخاضع للإشراف، ويؤدي إلى تفضيل حدود القرار البسيطة هندسيًا. في حالة التعلّم شبه الخاضع للإشراف، يُفضّل افتراض السلاسة أيضًا حدود القرار في المناطق منخفضة الكثافة، لذا فإن عددًا قليلًا من النقاط يكون متقاربًا ولكنه ينتمي إلى فئات مختلفة.

### افتراض التجميع
*تميل البيانات إلى تشكيل مجموعات منفصلة، ومن المرجح أن تشترك النقاط في المجموعة نفسها في تصنيف واحد* (مع أن البيانات التي تشترك في تصنيف واحد قد تنتشر عبر مجموعات متعددة). هذه حالة خاصة من فرضية السلاسة، وهي التي تُتيح تعلم الميزات باستخدام خوارزميات التجميع.

### الافتراض المتعدد

*تقع البيانات تقريبًا على [[متنوعة|سطح متعدد]] الأبعاد ذي أبعاد أقل بكثير من فضاء الإدخال.* في هذه الحالة، يمكن تجنب مشكلة الأبعاد العالية من خلال تعلم السطح المتعدد الأبعاد باستخدام البيانات المصنفة وغير المصنفة. بعد ذلك، يمكن استكمال عملية التعلم باستخدام المسافات والكثافات المعرفة على السطح المتعدد الأبعاد.

يُعدّ افتراض التشعب عمليًا عند توليد بيانات عالية الأبعاد بواسطة عملية يصعب نمذجتها مباشرةً، ولكنها لا تملك سوى عدد قليل من درجات الحرية. على سبيل المثال، يتحكم عدد قليل من الأحبال الصوتية في الصوت البشري، وتتحكم عضلات قليلة في صور تعابير الوجه المختلفة. في هذه الحالات، من الأفضل مراعاة المسافات والنعومة في الفضاء الطبيعي للمسألة المولدة، بدلًا من فضاء جميع الموجات الصوتية أو الصور الممكنة، على التوالي.

## التاريخ
إن النهج الاستدلالي *للتدريب الذاتي* (المعروف أيضًا باسم *التعلم الذاتي* أو *التصنيف الذاتي* ) هو تاريخيًا أقدم نهج للتعلم شبه الموجه، مع أمثلة على التطبيقات التي بدأت في الستينيات.

تم تقديم إطار التعلم الاستقرائي رسميًا من قبل فلاديمير فابنيك في سبعينيات القرن العشرين. كما بدأ الاهتمام بالتعلم الاستقرائي باستخدام النماذج التوليدية في سبعينيات القرن العشرين. وقد أثبت راتسابي وفينكاتيش في عام 1995 وجود حد تعلم ''صحيح تقريبًا'' للتعلم شبه الموجه لمزيج غاوسي.

## طُرق

### النماذج التوليدية
تسعى المناهج التوليدية للتعلم الإحصائي أولاً إلى تقدير p(x|y)، نقاط البيانات التي تنتمي إلى كل فئة. الاحتمالية p(y|x) أن نقطة معينة x يحتوي على ملصق y ثم يكون متناسبًا مع p(x|y)p(y) وفقًا لقاعدة بايز. يمكن النظر إلى التعلم شبه الموجه باستخدام النماذج التوليدية إما كامتداد للتعلم الموجه (التصنيف بالإضافة إلى معلومات حول p(x) ) أو كامتداد للتعلم غير الخاضع للإشراف (التجميع بالإضافة إلى بعض التصنيفات).

تفترض النماذج التوليدية أن التوزيعات تأخذ شكلاً معيناً. p(x|y,\theta) يتم تحديد المعلمات بواسطة المتجه \theta إذا كانت هذه الافتراضات غير صحيحة، فقد تؤدي البيانات غير المصنفة إلى تقليل دقة الحل مقارنةً بما كان سيتم الحصول عليه من البيانات المصنفة وحدها. أما إذا كانت الافتراضات صحيحة، فإن البيانات غير المصنفة تُحسّن الأداء بالضرورة.

تُوزَّع البيانات غير المصنفة وفقًا لمزيج من توزيعات الفئات الفردية. ولتعلم توزيع المزيج من البيانات غير المصنفة، يجب أن يكون قابلاً للتحديد، أي أن المعلمات المختلفة يجب أن تُنتج توزيعات مجموع مختلفة. تُعد توزيعات المزيج الغاوسي قابلة للتحديد، وتُستخدم عادةً في النماذج التوليدية.

يمكن كتابة التوزيع المشترك المُعَلم على النحو التالي: p(x,y|\theta)=p(y|\theta)p(x|y,\theta) باستخدام قاعدة السلسلة . كل متجه معلمات \theta يرتبط بوظيفة اتخاذ القرار f_\theta(x) = \underset{y}{\operatorname{argmax}}\ p(y|x,\theta) ثم يتم اختيار المعلمة بناءً على مدى ملاءمتها لكل من البيانات المصنفة وغير المصنفة، مع ترجيحها بواسطة \lambda :

: \underset{\Theta}{\operatorname{argmax}}\left( \log p(\{x_i,y_i\}_{i=1}^l | \theta) + \lambda \log p(\{x_i\}_{i=l+1}^{l+u}|\theta)\right) 

### الفصل منخفض الكثافة
هناك فئة رئيسية أخرى من الأساليب تسعى إلى وضع حدود في المناطق ذات البيانات القليلة (سواءً كانت مصنفة أو غير مصنفة). ومن أكثر الخوارزميات شيوعًا آلة المتجهات الداعمة الاستقرائية (TSVM)، والتي يمكن استخدامها أيضًا في التعلم الاستقرائي، على الرغم من اسمها. فبينما تسعى آلات المتجهات الداعمة للتعلم الخاضع للإشراف إلى إيجاد حد فاصل ذي هامش أقصى على البيانات المصنفة، فإن هدف TSVM هو تصنيف البيانات غير المصنفة بحيث يكون للحد الفاصل هامش أقصى على جميع البيانات. بالإضافة إلى دالة الخسارة المفصلية القياسية. (1-yf(x))_+ بالنسبة للبيانات المصنفة، دالة الخسارة (1-|f(x)|)_+ يتم تطبيقها على البيانات غير المصنفة عن طريق السماح y=\operatorname{sign}{f(x)} ثم يقوم TSVM بالاختيار f^*(x) = h^*(x) + b من فضاء هيلبرت ذي النواة المُستنسخة \mathcal{H} عن طريق تقليل المخاطر التجريبية المنتظمة :

: f^* = \underset{f}{\operatorname{argmin}}\left( 
\displaystyle \sum_{i=1}^l(1-y_if(x_i))_+ + \lambda_1 \|h\|_\mathcal{H}^2 + \lambda_2 \sum_{i=l+1}^{l+u} (1-|f(x_i)|)_+
\right) 

إن إيجاد حل دقيق أمر غير ممكن بسبب الحد غير المحدب (1-|f(x)|)_+ لذلك يركز البحث على التقريبات المفيدة.

وتشمل الأساليب الأخرى التي تطبق الفصل منخفض الكثافة نماذج العمليات الغاوسية، وتنظيم المعلومات، وتقليل الإنتروبيا (والتي تعتبر TSVM حالة خاصة منها).

### التنظيم اللابلاسي
لطالما تمّت معالجة تنظيم لابلاس تاريخيًا من خلال لابلاس الرسم البياني. تستخدم الطرق القائمة على الرسوم البيانية للتعلم شبه الموجّه تمثيلًا بيانيًا للبيانات، مع وجود عقدة لكل مثال مصنّف وغير مصنّف. يمكن إنشاء الرسم البياني باستخدام المعرفة بالمجال أو تشابه الأمثلة؛ ومن الطرق الشائعة ربط كل نقطة بيانات بـ k أقرب الجيران أو أمثلة ضمن مسافة معينة \epsilon الوزن W_{ij} من حافة بين x_i و x_j ثم يتم ضبطه على e^{-\|x_i-x_j\|^2 / \epsilon^2} .

في إطار تنظيم المتشعب، يُستخدم الرسم البياني كبديل للمتشعب. يُضاف حدٌّ إلى مسألة تنظيم تيخونوف القياسية لفرض سلاسة الحل بالنسبة للمتشعب (في الفضاء الجوهري للمسألة) وكذلك بالنسبة لفضاء الإدخال المحيط. تصبح مسألة التصغير

: \underset{f\in\mathcal{H}}{\operatorname{argmin}}\left(
\frac{1}{l}\displaystyle\sum_{i=1}^l V(f(x_i),y_i) + 
\lambda_A \|f\|^2_\mathcal{H} + 
\lambda_I \int_\mathcal{M}\|\nabla_\mathcal{M} f(x)\|^2dp(x)
\right) 

أين \mathcal{H} هي فضاء هيلبرت ذو نواة مُولِّدة و \mathcal{M} هي الفضاء المتشعب الذي تقع عليه البيانات. معاملات التنظيم \lambda_A و \lambda_I يتحكم الرسم البياني في سلاسة الحركة في الفضاء المحيط والفضاء الداخلي على التوالي. ويُستخدم لتقريب حد التنظيم الداخلي. تعريف لابلاس الرسم البياني L = D - W أين D_{ii} = \sum_{j=1}^{l+u} W_{ij} و \mathbf{f} هو المتجه [f(x_1)\dots f(x_{l+u})] لدينا

: \mathbf{f}^T L \mathbf{f} = \displaystyle\sum_{i,j=1}^{l+u}W_{ij}(f_i-f_j)^2 \approx \int_\mathcal{M}\|\nabla_\mathcal{M} f(x)\|^2dp(x).

يتمثل النهج القائم على الرسم البياني لتنظيم لابلاس في وضعه في علاقة مع طريقة الفروق المحدودة . &#x5B; *[[ويكيبيديا:توضيح معلومة|<span title="The text near this tag may need clarification or removal of jargon. (July 2022)">مطلوب توضيح</span>]]* &#x5D;

يمكن أيضًا استخدام لابلاس لتوسيع خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف: المربعات الصغرى المنتظمة وآلات المتجهات الداعمة (SVM) إلى إصدارات شبه خاضعة للإشراف.

### الأساليب الاستدلالية
لا تُصمَّم بعض أساليب التعلّم شبه الموجّه بطبيعتها للتعلّم من البيانات غير المصنّفة والمصنّفة على حدّ سواء، بل تستخدم البيانات غير المصنّفة ضمن إطار عمل التعلّم الموجّه. على سبيل المثال، الأمثلة المصنّفة وغير المصنّفة x_1,\dots,x_{l+u} قد يُسهم ذلك في اختيار التمثيل، أو مقياس المسافة، أو النواة للبيانات في خطوة أولية غير مُشرفة. ثم يبدأ التعلم المُشرف بالاعتماد على الأمثلة المُصنفة فقط. في هذا السياق، تتعلم بعض الطرق تمثيلًا منخفض الأبعاد باستخدام البيانات المُشرفة، ثم تُطبق إما فصل الكثافة المنخفضة أو الطرق القائمة على الرسوم البيانية على التمثيل المُتعلم. قد يُحسّن تحسين التمثيل بشكل متكرر، ثم إجراء تعلم شبه مُشرف عليه، الأداء بشكل أكبر.

*التدريب الذاتي* هو أسلوب تغليف للتعلم شبه الموجه. في البداية، يتم تدريب خوارزمية التعلم الموجه بالاعتماد على البيانات المصنفة فقط. ثم يُطبق هذا المصنف على البيانات غير المصنفة لتوليد المزيد من الأمثلة المصنفة كمدخلات لخوارزمية التعلم الموجه. عمومًا، تُضاف التصنيفات التي يثق بها المصنف أكثر من غيرها في كل خطوة. في معالجة اللغات الطبيعية، تُعد خوارزمية ياروسكي من خوارزميات التدريب الذاتي الشائعة لحل مشكلات مثل إزالة الغموض عن معاني الكلمات، واستعادة اللهجة، وتصحيح الأخطاء الإملائية.

التدريب المشترك هو امتداد للتدريب الذاتي حيث يتم تدريب مصنفات متعددة على مجموعات مختلفة (منفصلة بشكل مثالي) من الميزات وتوليد أمثلة مصنفة لبعضها البعض.

## في الإدراك البشري
أسفرت استجابات البشر لمسائل التعلم شبه الموجه الرسمية عن استنتاجات متباينة حول مدى تأثير البيانات غير المصنفة. ويمكن أيضًا اعتبار مسائل التعلم الأكثر طبيعية أمثلة على التعلم شبه الموجه. يتضمن جزء كبير من تعلم المفاهيم لدى الإنسان قدرًا ضئيلاً من التوجيه المباشر (مثل تصنيف الوالدين للأشياء خلال الطفولة) مقترنًا بكميات كبيرة من الخبرة غير المصنفة (مثل ملاحظة الأشياء دون تسميتها أو عدّها، أو على الأقل دون تلقي أي ملاحظات).

يُظهر الرضع حساسيةً تجاه بنية الفئات الطبيعية غير المصنفة، مثل صور الكلاب والقطط أو وجوه الذكور والإناث. ولا يقتصر فهم الرضع والأطفال على الأمثلة غير المصنفة فحسب، بل يشمل أيضًا عملية أخذ العينات التي تنشأ منها الأمثلة المصنفة.

## ضعف الإشراف في الصيانة التنبؤية
الإشراف الضعيف هو نهج ناشئ في مجال تعلم الآلة ضمن الصيانة التنبؤية، يُعالج تحدي محدودية البيانات المصنفة أو عدم دقتها. غالبًا ما تعتمد نماذج الصيانة التنبؤية التقليدية على كميات كبيرة من بيانات الأعطال والتشغيل المصنفة بدقة، والتي قد يكون الحصول عليها مكلفًا أو غير عملي. يُخفف الإشراف الضعيف من هذه المشكلة من خلال الاستفادة من مصادر إشراف غير كاملة - مثل التصنيفات غير الدقيقة، والأساليب الاستدلالية، وقواعد خبراء المجال، أو مجموعات البيانات المصنفة جزئيًا - لتدريب النماذج التنبؤية. من خلال دمج تقنيات مثل برمجة البيانات، ونمذجة التصنيفات، والتعلم شبه الموجه، يُتيح الإشراف الضعيف تطوير أنظمة صيانة تنبؤية قوية قادرة على تحديد أعطال المعدات أو حالاتها الشاذة مع تقليل الاعتماد على البيانات المصنفة عالية الجودة. يُعد هذا النهج ذا قيمة خاصة في البيئات الصناعية حيث تكون أعطال الآلات نادرة وبيانات الأعطال المصنفة شحيحة.

## انظر أيضاً

* التعلم الإلكتروني

## مراجع

## مصادر

* 

## روابط خارجية

* تنظيم متعدد الشعب: تطبيق MATLAB متاح مجانًا للخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف القائمة على الرسم البياني، وهي آلات المتجهات الداعمة لابلاس والمربعات الصغرى المنظمة لابلاس.
* KEEL: أداة برمجية لتقييم الخوارزميات التطورية لمشاكل استخراج البيانات (الانحدار، والتصنيف، والتجميع، واستخراج الأنماط، وما إلى ذلك) وحدة KEEL للتعلم شبه الموجه.
* برامج التعلم شبه الخاضع للإشراف
* التعلم شبه الموجه - وثائق scikit-learn التعلم شبه الموجه في scikit-learn .

تصنيف:تعلم الآلة