Տրանսդուկտիվ ուսուցում

**Տրանսդուկտիվ ուսուցում** (), կիսահսկվող ուսուցում (մասնակի ուսուցում) կամ ուսուցում ուսուցչի մասնակի ներգրավմամբ, երբ կանխատեսումը ենթադրվում է միայն թեստի նմուշի նախադեպերի համար։

## Ինչ է տրանսդուկտիվ ուսուցումը
Transduction կամ transductive ուսուցումն օգտագործվում է վիճակագրական ուսուցման տեսության ոլորտում `վկայակոչելով որոշակի օրինակներ, որոնք տրված են որոշակի տիրույթի օրինակներից։ Այն հակադրվում է ուսուցման այլ տեսակների հետ, ինչպիսիք են ինդուկտիվ և դեդուկտիվ ուսուցումը։

Տրամաբանության և վիճակագրության մեջ տրանսդուկտիվ եզրակացությունը կամ փոխարկիչ մեթոդը եզրակացություններ են դիտարկվող առանձին դեպքերի (թեստային տվյալների) վերաբերյալ, որոնք հիմնված են որոշակի թեստերի վրա (ուսուցման տվյալներ)։ Ընդհակառակը, ինդուկտիվ եզրակացությունը սովորելու հատուկ դեպքերը տանում են դեպի ընդհանուր կանոններ, որոնք այնուհետև կիրառվում են փորձարկման դեպքերի համար։

Տարբերությունն ամենահետաքրքիրն է այն դեպքերում, երբ տրանսդուկտիվ մոդելի կանխատեսումները անհասանելի են որևէ ինդուկտիվ մոդելի միջոցով:Առաջանում են իրավիճակներ, երբ տարբեր փորձարկման նմուշների վրա փոխարկիչ եզրակացության արդյունքում ստացվում են փոխադարձ հակասական կանխատեսումներ։

## Պատմություն
Փոխակերպումը ներդրեց Վլադիմիր Վապնիկը 1990 -ականներին։ Նրա կարծիքով, փոխարկումը գերադասելի է ինդուկցիայից, քանի որ ինդուկցիան պահանջում է ավելի ընդհանուր խնդրի լուծում (գործառույթի վերականգնում) ավելի կոնկրետ խնդիր լուծելուց առաջ (արդյունքների հաշվարկ նոր դեպքերի համար)։«… հետաքրքրող խնդիրն լուծելիս մի լուծեք ավելի ընդհանրական խնդիր ՝ որպես միջանկյալ քայլ։ Փորձեք ստանալ այն պատասխանը, որն իսկապես անհրաժեշտ է, բայց ոչ ավելին »:Ավելի վաղ նմանատիպ դիտարկում էր արել Բերտրան Ռասելը.

## Պատճառներ
Ուսուցման ոչ ինդուկտիվ օրինակ կարողն է լինել երկուական դասակարգման դեպքը, երբ մուտքագրված տվյալները սովորաբար խմբավորված են երկու խմբի։Մասնավորապես թեստային մուտքային տվյալների մեծ փաթեթը կարող է օգնել մի քանի միատարր տարրերի որոնմանը, որոնք դիտարկվում են որպես անկախ միավոր, ապահովելով անհրաժեշտ տեղեկատվություն դասակարգման նշանների վերաբերյալ:Նույն կանխատեսումները չեն բխի մի մոդելից, որն առաջացնում է գործառույթ՝ հիմնված միայն ուսուցման դեպքերի վրա, ինչը կարող է թվալ կիսահսկվող ուսուցման օրինակ, սակայն Վապնիկի մոտիվացիան այլ էր։ Այս կատեգորիայի ալգորիթմի օրինակ է Transductive Support Vector Machine TSVM- ը:Երրորդ պատճառը, որը տանում է դեպի փոխակերպում, առաջանում է մոտարկման, մոտարկման անհրաժեշտությունից։ Եթե ճշգրիտ եզրակացությունը հաշվարկային առումով անհնար է, կարելի է փորձել համոզվել, որ պարզեցումները հարմար են կոնկրետ դեպքերի համար։

## Ալգորիթմներ
Փոխակերպման ալգորիթմները կարող են լայնորեն բաժանվել երկու կատեգորիայի. Նրանք, ովքեր ձգտում են դիսկրետ պիտակներ նշանակել չպիտակավորված կետերին, և նրանք, ովքեր ձգտում են հետընթաց կատարել չպիտակավորված կետերի համար։ Ալգորիթմները, որոնք ձգտում են կանխատեսել պիտակները, հակված են ստացվել ՝ կլաստերային ալգորիթմին մասնակի վերահսկողություն ավելացնելով։ Ալգորիթմների երկու դաս կարող է օգտագործվել ՝ հարթ կլաստերացում և հիերարխիկ կլաստերացում։ Վերջիններս կարող են հետագայում բաժանվել երկու կատեգորիայի ՝ նրանք, որոնք հավաքվում են բաժանման միջոցով և նրանք, որոնք խմբավորվում են ագլոմերացիայի միջոցով:Ալգորիթմները, որոնք ձգտում են կանխատեսել շարունակական պիտակներ, հակված են դառնալու ՝ մասնակի վերահսկողություն ավելացնելով բազմազան ուսուցման ալգորիթմին։

## Ծանոթագրություններ

## Գրականություն
* Partially Supervised Learning: Second IAPR International Workshop, PSL 2013 Nanjing, China, May 2013 Revised Selected Papers
* Semi-supervised Learning
* Empirical Inference: Festschrift in Honor of Vladimir N. Vapnik
* Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
* Learning to Classify Text Using Support Vector Machines

## Աղբյուրներ
* Transduction
* Inductive vs transductive learning 
* Introduction to Transductive learning
* Transductive Learning via Spectral Graph Partitioning
* Transductive Semi-Supervised Deep Learning
* Graph-based Transductive Learning

## Արտաքին հղումներ
* A small and easy introduction to Transductive Learning
* Understanding Transductive Few-shot Learning 
* Transductive Learning Task

Կատեգորիա:Մեքենայական ուսուցում