Semi-supervisionado
O aprendizado semi-supervisionado é uma abordagem intermediária entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. Ele utiliza um pequeno conjunto de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados para treinar modelos capazes de generalizar padrões com eficiência. Essa estratégia é valiosa quando o processo de rotulagem é caro, demorado ou requer conhecimento especializado.
1. Estrutura conceitual
Nesse tipo de aprendizado, o modelo combina duas fontes de informação: os exemplos rotulados, que fornecem uma referência inicial, e os não rotulados, que ajudam a capturar a estrutura geral dos dados. O objetivo é maximizar o uso da informação disponível, reduzindo a dependência de grandes bases rotuladas. Essa abordagem é especialmente útil em domínios como medicina, visão computacional e análise de texto, onde obter rótulos precisos é um desafio.
2. Técnicas e fundamentos
O aprendizado semi-supervisionado parte do princípio de que dados semelhantes devem ter rótulos semelhantes. As principais estratégias incluem:
- Auto-treinamento (Self-training): o modelo é treinado com dados rotulados e, depois, rotula automaticamente novos exemplos confiáveis para expandir o conjunto de treino.
- Co-treinamento: utiliza dois ou mais classificadores independentes, cada um treinado com diferentes atributos do mesmo conjunto de dados.
- Graph-based learning: representa os dados em forma de grafo, conectando amostras semelhantes e propagando rótulos pelos nós.
- Modelos generativos: combinam aprendizado supervisionado com técnicas probabilísticas ou redes neurais para estimar a distribuição dos dados (ex.: variational autoencoders).
3. Principais algoritmos
- Label Propagation e Label Spreading: propagam rótulos conhecidos entre amostras semelhantes.
- Self-Training Classifier: baseia-se em um modelo supervisionado iterativo que rotula novos dados com alta confiança.
- Semi-Supervised SVM (S3VM): adapta o SVM tradicional para explorar também exemplos não rotulados.
- Co-training: usa múltiplos modelos complementares para ampliar progressivamente o conjunto rotulado.
- Autoencoders semi-supervisionados: aplicados em redes neurais para extração de características e classificação parcial.
4. Avaliação de desempenho
A avaliação segue o paradigma supervisionado, usando métricas clássicas (acurácia, precisão, F1-score, etc.), porém comparando o desempenho obtido com e sem o uso dos dados não rotulados. O ganho de desempenho em cenários com poucos rótulos é o principal indicador da eficácia do modelo.
5. Ferramentas e ecossistemas
- Python: scikit-learn (LabelPropagation, LabelSpreading, SelfTrainingClassifier), pandas, NumPy.
- Deep Learning: TensorFlow e PyTorch com técnicas baseadas em autoencoders e semi-supervised GANs.
- Bibliotecas de pesquisa: scikit-learn-extra, TorchSSL, Lightning Flash.
- AutoML: frameworks como H2O.ai e MLflow permitem experimentos híbridos supervisionados/semi-supervisionados.
6. Exemplo prático (Label Spreading com scikit-learn)
from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
# Carrega dados e remove parte dos rótulos
X, y = load_iris(return_X_y=True)
y_missing = np.copy(y)
y_missing[30:] = -1 # -1 indica dado não rotulado
# Treina modelo semi-supervisionado
model = LabelSpreading(kernel='knn', n_neighbors=7)
model.fit(X, y_missing)
# Mostra rótulos inferidos
print("Rótulos inferidos:", model.transduction_)
O modelo Label Spreading aproveita os poucos rótulos existentes para propagar informação entre amostras semelhantes, inferindo os rótulos ausentes e melhorando o aprendizado global.
7. Exemplos de aplicação
- Saúde: classificação de exames médicos com poucos diagnósticos confirmados.
- Educação: previsão de desempenho escolar usando poucas avaliações rotuladas.
- Segurança: detecção de anomalias em redes com escassez de eventos rotulados.
- Processamento de linguagem natural: análise de sentimento e categorização de texto com amostras parcialmente rotuladas.
- Visão computacional: reconhecimento de imagens com parte do conjunto sem rótulos.
8. Síntese Analítica
APRENDIZADO SEMI-SUPERVISIONADO │ ├── Base conceitual → mistura dados rotulados e não rotulados ├── Princípio → dados semelhantes devem ter rótulos semelhantes ├── Técnicas → Auto-treinamento, Co-treinamento, Graph-based, Generativos ├── Algoritmos → Label Propagation, S3VM, Autoencoders ├── Métricas → Acurácia, F1, ganho em relação ao supervisionado ├── Ferramentas → scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ├── Aplicações → Saúde, Segurança, NLP, Visão computacional └── Valor → reduz custo de rotulagem e melhora o aprendizado real
Conclusão
O aprendizado semi-supervisionado representa um equilíbrio inteligente entre o uso de conhecimento prévio e a descoberta autônoma de padrões. Ele amplia o potencial da Inteligência Artificial em cenários de escassez de dados rotulados, reduzindo custos e aumentando a capacidade dos modelos de aprender com o mundo real — onde nem tudo vem claramente identificado.