Uczenie połączone, zwane także uczeniem hybrydowym, to technika uczenia maszynowego, w której algorytm uczenia jest uczy się zarówno na podstawie danych oznaczonych przez człowieka, jak i nieoznaczonych. Jest to połączenie uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
Jednym z głównych zastosowań uczenia połączonego jest rozwiązywanie problemów, w których mamy dużo danych nieoznaczonych, ale chcielibyśmy jednocześnie wykorzystać informacje, które już posiadamy. Na przykład, jeśli chcemy stworzyć algorytm, który będzie potrafił rozpoznawać różne gatunki drzew na podstawie zdjęć, ale nie mamy wystarczającej ilości oznaczonych zdjęć drzew, możemy wykorzystać uczenie połączone. Możemy pokazać algorytmowi dużo zdjęć nieoznaczonych drzew oraz kilka oznaczonych zdjęć różnych gatunków drzew i pozwolić mu samemu odkrywać wzorce. W ten sposób algorytm będzie mógł uczyć się na podstawie dużej ilości danych nieoznaczonych, ale jednocześnie skorzystać z informacji, które już posiadamy.
Zalety:
Uczenie połączone ma kilka zalet w porównaniu do uczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego. Po pierwsze, może ono być skuteczne w przypadkach, gdy mamy ograniczoną ilość danych oznaczonych, ale dużo danych nieoznaczonych. Po drugie, algorytm uczenia połączonego może być bardziej elastyczny i lepiej dostosowywać się do nowych danych. Po trzecie, uczenie połączone może być skuteczne w przypadkach, gdy dane są niepełne lub niekompletne.
Wady:
Jednak uczenie połączone ma też pewne ograniczenia. Po pierwsze, może wymagać więcej pracy ze strony człowieka, ponieważ trzeba przygotować dane oznaczone, które będą wspierać algorytm. Po drugie, może być trudniejsze do zrozumienia i interpretacji niż algorytm uczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego, ponieważ łączy on cechy obu tych typów uczenia. Po trzecie, może być trudniejsze do zoptymalizowania niż algorytm uczenia nadzorowanego, ponieważ trzeba znaleźć odpowiedni balans między uczeniem na podstawie danych oznaczonych a nieoznaczonych.
Ogólnie rzecz biorąc, uczenie połączone jest ciekawym narzędziem w uczeniu maszynowym, szczególnie w przypadkach, gdy mamy dużo danych nieoznaczonych i chcielibyśmy wykorzystać informacje, które już posiadamy. Ważne jest jednak, aby pamiętać o jego ograniczeniach i stosować go odpowiedzialnie.