数据标注：
- 当已经有一部分标注，可以使用半监督学习
- 如果你的标志不够多, 但你有钱, 可以花钱去众包, 找人来标注.
- 如果你的标注不够, 但你又没钱，可以自己从数据中提取出来弱一点的标准，进行弱监督学习
- 再不行还可以选择无监督的算法
半监督学习：
想对有标注的数据和没有标注的数据一起使用的话，针对两者的数据分布之间有一些假设：
- 连续性假设。 如果一个样本的特征和另一个样本相似的话，那么很有可能两者是同一标号。
- 聚类的假设。如果数据在内在有聚类的结构，而不是随机在整个空间里面均匀分布，那么可以假设同一类中的数据会有相同的标号。
- 流型假设。虽然收集到的数据很有可能是高维的特征，但实际上你的数据是以在一个低维的流型上分布的，也就是数据内在的复杂性远远低于看到的维度，这样就可以通过降维来获取更干净的数据。
经常用到的一个半监督学习的算法——自学习：
- 用已经有标注的小部分数据训练一个模型
- 用训练好的模型对没有标注的数据进行预测。这样我们会拿到对这些数据的伪标号（机器标注的，跟人标注的有差距）。我们可以选择的数据加入下一轮的训练中（确信的数据：假设做三分类任务，类一的概率0.98，那么就可以认为是置信的数据；如果类一0.3，类二0.4，类三0.3就认为是不置信的数据）
- 把原始的有标号的数据和伪标号的数据合并起来，再训练一个新的模型。
- 然后再进行预测，不断循环
如果标注任务比较简单的话，其实可以不需要人工标注的（比如众包，有成本），可以用主动学习（Active Learning）：
主动学习也是有一小部分已经标注的数据和一部分未标注的数据，但是和半监督学习的区别在于，他使用人工进行干预。它把最重要/最有趣的数据交给人工去标注。评判有趣的数据的两个算法：
- 第一个Uncertainty sampling 不确信的采样。简单说就是一直挑战最难的样本。用有标签的数据训练好模型后，对没有标注的数据进行预测，选择出特别不置信的样本交给人去标注（自监督学习是选出最置信的样本加入到下一轮的训练中）。这种方法使得模型能去标好它觉得很难的样本，使得下一次它能用这些难的样本去进行训练新的模型，然后再去看哪些样本比较难。
- 第二个Query-by-committee 投票委员会算法。训练多个模型，然后进行投票，如果绝大部分模型觉得这个样本比较难，就是不确信的数据。
主动学习+自训练的结合：
- 用已经有标注的数据训练模型
- 用训练好的模型对未标注的数据进行预测。选出最置信的数据加入有标注的数据集中，进行下一轮的模型训练。选出最不置信的数据交给标注工去标注，同样加入有标注的训练集中，进行下一轮模型的训练
- 重复
弱监督学习：
半自动地生成标号，也就是标注的比人工要差，但是好像也可以用来训练一个也还不错的模型。最常用的方法：
- 数据编程（Data programming），即用一些启发性的方法对数据进行标注。比如下面的例子：
假设要判断yutobe的一条评论是恶意刷屏（spam）还是真实的人写的。比如说设置一条规则，如果评论里有“check out”，基本上就是广告，那么可以认为这条评论是一个spam。再比如用一个情绪分析的模型来分析评论，如果90%的置信度认为它是一个正面的情绪，那么可以认为这条评论是一个好的评论。再再比如，如果评论的字数少于5个词的话，可以认为是人写的。
也就是设定很多规则，来对数据进行标注。