Descrição do Prompt

Framework de Aprendizagem Colaborativa Encadeada: Um Processo Colaborativo de Reparo, Aumento e Treinamento com Pseudo-Rótulos de Dados Este framework, centrado na "colaboração encadeada", alcança um ciclo fechado de "geração de dados - reparo lógico - otimização do modelo" através do rastreamento automatizado de caminhos para o reparo da lógica dos dados, CTGAN e transformação quantílica para garantir a qualidade dos dados, e treinamento colaborativo multi-modelo orientado por pseudo-rótulos para aprimorar a capacidade de generalização. A seguir, detalhamos a lógica central, o suporte técnico e a implementação do processo, com foco na descrição detalhada do processo dinâmico de treinamento com pseudo-rótulos. I. Lógica Central: Do Reparo de Dados à Colaboração de Modelos O framework começa abordando a questão das "quebras lógicas" nos dados — abstraindo problemas que contêm regras de salto em nós através do rastreamento automatizado de caminhos, construindo um grafo de salto direcionado e percorrendo-o para detectar nós não visitados (truncamento de caminho) e nós duplicados (lógica de looping). As regras são completadas de acordo com o "princípio da repetição" (selecionando caminhos de alta frequência) ou o "princípio estatístico" (comprimento médio/mediano do caminho), garantindo que a geração de dados cubra todos os ramos razoáveis. Com base nisso, as características contínuas são agrupadas em combinações discretas através do pré-processamento (transformação quantílica agrupada) e mapeadas para uma distribuição normal usando a transformação integral de probabilidade. O modelo CTGAN gera dados sintéticos usando um WGAN-GP condicional, combinado com normalização específica do modo (modelagem de mistura gaussiana) e geração adversarial parcial PAC (desacoplando geradores de características) para melhorar a qualidade. O pós-processamento usa a correspondência quantílica para alinhar os dados gerados com a distribuição dos dados originais, complementada pela transformação de Box-Cox para corrigir a assimetria, e finalmente garante a aplicabilidade dos dados através de regras de negócio (corte de limites, lógica temporal). O ponto central da colaboração é que o treinamento com pseudo-rótulos combina dados reparados com dados sintéticos, gera pseudo-rótulos de alta qualidade através de múltiplos modelos e retroalimenta o retreinamento do modelo, alcançando um ciclo de feedback positivo de "aumento de dados - melhoria do modelo". II. Suporte Técnico: Garantia Dupla de Matemática e Engenharia • Geração de Dados: Transformação quantílica (integral de probabilidade + mapeamento CDF inverso), CTGAN (função objetivo WGAN-GP condicional, perda de Wasserstein + penalidade de gradiente), pós-processamento (correspondência quantílica + teorema de Kolmogorov-Smirnov para garantir a consistência da distribuição) garantem a fidelidade estatística dos dados sintéticos. • Colaboração de Modelos: Integração de 8 modelos (ANN, LightGBM, Random Forest, etc.), usando mecanismos de atenção de características (aumentando os pesos das características-chave) e aprendizado negativo (restrição de divergência KL em amostras de limite) para melhorar a robustez. • Fundamentação Teórica: Teorema de Brenier (transformação quantílica = transporte ótimo), dualidade de Kantorovich-Rubinstein do WGAN (convergência global), teorema de Gliklikh (correspondência quantílica é assintoticamente não viesada), equilibrando o rigor estatístico e a racionalidade de negócios. III. Implementação do Processo: O Papel Pivotal Central do Treinamento com Pseudo-Rótulos (I) Preparação Preliminar: Modelos Iniciais e Dados Não Rotulados Primeiro, treine 8 modelos professores iniciais (ANN, LightGBM, etc.), avalie a precisão usando o conjunto de validação e registre-a; Amostragem estratificada de 30% de dados reais/sintéticos como dados não rotulados.