¿Qué significa "Métodos semisupervisados"?
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Los métodos semisupervisados son técnicas usadas en machine learning que combinan dos tipos de datos: los etiquetados y los no etiquetados. Los datos etiquetados tienen la respuesta correcta, mientras que los no etiquetados no tienen info sobre el resultado correcto. Estos métodos buscan mejorar el rendimiento de los modelos aprovechando ambos tipos de datos.
Cómo Funcionan
En muchos casos, conseguir suficiente data etiquetada puede ser difícil y caro. Los métodos semisupervisados ayudan usando la pequeña cantidad de datos etiquetados disponible junto con un conjunto más grande de datos no etiquetados. El modelo aprende de ambos, lo que le permite hacer mejores predicciones.
Ventajas
Estos métodos pueden aumentar la precisión y robustez del modelo, especialmente cuando la data etiquetada es difícil de encontrar. Al aprender de una mezcla de datos, los modelos pueden ser entrenados para entender los patrones de manera más efectiva.
Aplicaciones
Los métodos semisupervisados son útiles en varios campos, como la detección de lenguaje, donde pueden ayudar a identificar lenguaje ofensivo en textos. También se pueden aplicar a tareas como la diarización de hablantes, que implica reconocer y separar diferentes voces en grabaciones de audio. Este enfoque puede mejorar significativamente la calidad general de los resultados en estas áreas.