การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน

[thumb|&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;รูปแสดงตัวอย่างอิทธิพลของกลุ่มตัวอย่างที่ไม่มีฉลากกำกับต่อการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;รูปด้านบนแสดงขอบเขตที่เป็นไปได้สำหรับการจำแนกประเภทโดยใช้ตัวอย่างที่มีฉลากกำกับเท่านั้น (วงกลมสีขาวและสีดำ)<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;รูปด้านล่างแสดงขอบเขตของการจำแนกประเภทโดยใช้ตัวอย่างที่มีฉลากกำกับ (วงกลมสีขาวและสีดำ) และตัวอย่างที่ไม่มีฉลากกำกับ (วงกลมสีเทา)<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;กระบวนการนี้สามารถมองได้ว่าเป็น[การจับกลุ่มข้อมูล โดยใช้ข้อมูลที่มีฉลากกำกับติดอยู่แล้วเพื่อติดฉลากกำกับให้กับกลุ่มก้อนของข้อมูลที่ยังไม่มีฉลากกำกับ โดยพิจารณาขอบเขตและความหนาแน่นของกลุ่มก้อน]]
**การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน** (semi-supervised learning) เป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ข้อมูลที่มีฉลากกำกับจำนวนเล็กน้อยและข้อมูลที่ไม่มีฉลากกำกับจำนวนมากในระหว่างการฝึก การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนอยู่ระหว่างการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (ข้อมูลการฝึกทั้งหมดไม่มีฉลากกำกับ) และ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (ข้อมูลการฝึกทั้งหมดมีฉลากกำกับ) การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนมีจุดมุ่งหมายเพื่อบรรเทาปัญหาการที่ข้อมูลฝึกที่มีฉลากกำกับนั้นมีอยู่เพียงจำกัด

## ปัญหา
ปัญหาที่เหมาะจะใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนนั้นจะเป็นปัญหาที่มีตัวอย่างที่ไม่มีฉลากกำกับอยู่เป็นจำนวนมาก และค่าใช้จ่ายในการทำตัวอย่างที่มีฉลากกำกับค่อนข้างสูง การเรียนรู้ของเครื่องสาขาอื่น ๆ บางสาขามีแรงจูงใจเช่นนี้เหมือนกัน แต่ใช้สมมติฐานและวิธีการที่แตกต่างกัน เช่น การเรียนรู้เชิงรุก และการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบอ่อน

เมื่อใช้ตัวอย่างที่ไม่มีฉลากกำกับและตัวอย่างที่มีฉลากกำกับจำนวนน้อยร่วมกัน ความแม่นยำของการเรียนรู้อาจดีขึ้นได้อย่างมาก การได้รับข้อมูลที่ติดฉลากกำกับสำหรับปัญหาเฉพาะมักต้องใช้แรงงานที่มีทักษะ (เช่น การถอดเสียงคลิปเสียง) หรือทำการทดลองทางกายภาพ (เช่น การกำหนดโครงสร้างสามมิติของโปรตีน หรือการพิจารณาว่ามีน้ำมันหรือก๊าซอยู่ในส่วนจำเพาะ) ดังนั้นต้นทุนในการได้รับตัวอย่างที่มีฉลากจึงมักจะสูง และไม่สามารถได้รับชุดตัวอย่างขนาดใหญ่ที่มีฉลากครบถ้วนได้ ขณะเดียวกัน ต้นทุนในการได้รับตัวอย่างที่ไม่มีฉลากก็มักจะค่อนข้างต่ำ ในกรณีเช่นนี้ การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนมีคุณค่าอย่างยิ่ง การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนยังมีคุณค่าทางทฤษฎีในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้ของมนุษย์

## วิธีการ
พิจารณาข้อมูลตัวอย่าง l ตัวที่เป็นที่มีการแจกแจงเหมือนกันโดยเป็นอิสระต่อกัน x_1,\dots,x_l \in X และฉลากกำกับข้อมูลนั้น y_1,\dots,y_l \in Y และมีตัวอย่าง u ที่ไม่มีฉลากกำกับ x_{l+1},\dots,x_{l+u} \in X การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนจะทำการนำตัวอย่างเหล่านี้เข้ามาใช้ร่วมกันเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการจำแนกเชิงสถิติที่ดีกว่าการใช้แค่ตัวอย่างที่ไม่มีฉลากกำกับมาทำการเรียนรู้แบบมีผู้สอน หรือยอมไม่ใช้ฉลากกำกับเลยแล้วทำการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนอาจเป็นการเรียนรู้โดย การอนุมานถ่ายโอน หรือ การให้เหตุผลแบบอุปนัย วัตถุประสงค์ของการเรียนรู้แบบอนุมานถ่ายโอนคือการอนุมานฉลากกำกับที่ถูกต้องสำหรับตัวอย่างที่ไม่มีฉลากกำกับ x_{l+1},\dots,x_{l+u}  จุดประสงค์ของการเรียนรู้โดยการให้เหตุผลแบบอุปนัยคือ การอนุมานแผนเชื่อมโยงความสัมพันธ์จาก X สู่ Y

## ประวัติศาสตร์
การเรียนรู้ด้วยตัวเองในการแก้ปัญหาแบบศึกษาสำนึก ถือเป็นการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนที่เก่าแก่ที่สุด โดยเริ่มมีตัวอย่างการใช้งานตั้งแต่ช่วงปี 1960

กรอบการเรียนรู้เชิงอนุมานได้รับการเสนออย่างเป็นทางการโดย วลาดีมีร์ วัปนิค ในคริสต์ทศวรรษ 1970 และความสนใจในการเรียนรู้แบบอุปนัยโดยใช้แบบจำลองกำเนิดก็เกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกันเช่นกัน

ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนในยุคหลังมานี้เนื่องมาจากการที่ในทางปฏิบัติแล้ว โปรแกรมประยุกต์จำนวนมากสามารถรับข้อมูลที่ไม่มีฉลากกำกับได้ (เช่น ข้อความในหน้าเว็บ ลำดับโปรตีน หรือรูปภาพ)

## อ้างอิง

หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง