为什么半监督学习是机器学习的未来。
监督学习是人工智能领域的第一种学习类型。从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精确度和预测能力。
然而，一个重大突破揭示了添加“无监督数据”可以提高模型泛化和性能。事实上，在非常多的场景中，带有标签的数据并不容易获得。半监督学习可以在标准的任务中实现SOTA的效果，只需要一小部分的有标记数据——数百个训练样本。
在这个我们对半监督学习的探索中，我们会有：
半监督学习简介。什么是半监督学习，它与其他学习方法相比如何，半监督学习算法的框架/思维过程是什么？
算法：Semi-SupervisedGANs。与传统GANs的比较，过程的解释，半监督GANs的性能。
用例和机器学习的未来。为什么半监督学习会有如此大的需求，哪里可以应用。
半监督学习介绍
半监督学习算法代表了监督和非监督算法的中间地带。虽然没有正式定义为机器学习的“第四个”元素(监督、无监督、强化)，但它将前两个方面结合成一种自己的方法。
这些算法操作的数据有一些标签，但大部分是没有标签的。传统上，人们要么选择有监督学习的方式，只对带有标签的数据进行操作，这将极大地减小数据集的规模，要么，就会选择无监督学习的方式，丢弃标签保留数据集的其余部分，然后做比如聚类之类的工作。
这在现实世界中是很常见的。由于标注是很昂贵的，特别是大规模数据集，特别是企业用途的，可能只有几个标签。例如，考虑确定用户活动是否具有欺诈性。在100万用户中，该公司知道有1万用户是这样的，但其他9万用户可能是恶意的，也可能是良性的。半监督学习允许我们操作这些类型的数据集，而不必在选择监督学习或非监督学习时做出权衡。
一般来说，半监督学习算法在这个框架上运行：
半监督机器学习算法使用有限的标记样本数据集来训练自己，从而形成一个“部分训练”的模型。
部分训练的模型对未标记的数据进行标记。由于样本标记数据集有许多严重的限制(例如，在现实数据中的选择偏差)，标记的结果被认为是“伪标签”数据。
结合标记和伪标签数据集，创建一个独特的算法，结合描述和预测方面的监督和非监督学习。
半监督学习利用分类过程来识别数据资产，利用聚类过程将其分成不同的部分。
算法：Semi-SupervisedGAN
然而，在SGAN中，判别器同时接受两种模式的训练：无监督和监督。
在无监督模式中，需要区分真实图像和生成的图像，就像在传统的GAN中一样。
在监督模式中，需要将一幅图像分类为几个类，就像在标准的神经网络分类器中一样。
为了同时训练这两种模式，判别器必须输出1+n个节点的值，其中1表示“真或假”节点，n是预测任务中的类数。
在半监督GAN中，对判别器模型进行更新，预测K+1个类，其中K为预测问题中的类数，并为一个新的“假”类添加额外的类标签。它涉及到同时训练无监督分类任务和有监督分类任务的判别器模型。整个数据集都可以通过SGAN进行传递——当一个训练样本有标签时，判别器的权值将被调整，否则，分类任务将被忽略，判别器将调整权值以更好地区分真实的图像和生成的图像。
虽然允许SGAN进行无监督训练，允许模型从一个非常大的未标记数据集中学习非常有用的特征提取，但有监督学习允许模型利用提取的特征并将其用于分类任务。其结果是一个分类器可以在像MNIST这样的标准问题上取得令人难以置信的结果，即使是在非常非常少的标记样本(数十到数百个)上进行训练。
SGAN巧妙地结合了无监督和监督学习的方面，强强联合，以最小的标签量，产生难以置信的结果。
用例和机器学习的未来
在一个可用数据量呈指数级增长的时代，无监督数据根本不能停下来等待标注。无数真实世界的数据场景会像这样出现——例如，YouTube视频或网站内容。从爬虫引擎和内容聚合系统到图像和语音识别，半监督学习被广泛应用。
半监督学习将监督学习和非监督学习的过拟合和“不拟合”倾向(分别)结合起来的能力，创建了一个模型，在给出最小数量的标记数据和大量的未标记数据的情况下，可以出色地执行分类任务。除了分类任务，半监督算法还有许多其他用途，如增强聚类和异常检测。尽管这一领域本身相对较新，但由于在当今的数字领域中发现了巨大的需求，算法一直在不断地被创造和完善。