Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage semisupervisé est un paradigme du machine learning qui se situe entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Cette méthode utilise à la fois des données labellisées et non labellisées pour entraîner des modèles. En général, dans un scénario d'apprentissage semisupervisé, une petite quantité de données labellisées est complétée par une grande quantité de données non labellisées. Cela est particulièrement utile lorsque le marquage des données est coûteux ou que les données labellisées sont rares.
Efficacité en termes de coûts : Le coût du marquage des données est souvent prohibitif. L'apprentissage semisupervisé permet d'exploiter au mieux les échantillons labellisés disponibles en tirant le parti des données non labellisées, souvent plus faciles à obtenir.
Meilleure performance des modèles : En combinant les données labellisées et non labellisées, on peut souvent obtenir des modèles qui généralisent mieux et offrent des performances accrues par rapport à l'utilisation exclusive de données labellisées.
Applications variées : Cette approche est très applicable dans des domaines comme la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel, et d'autres champs où obtenir des annotations précises demande beaucoup de temps et d'effort.
Plusieurs techniques peuvent être utilisées dans le contexte de l'apprentissage semisupervisé :
Propagation d'étiquettes : Cette méthode consiste à utiliser les données labellisées pour propager les étiquettes aux données non labellisées en fonction de la proximité ou des relations dans les données.
Algorithmes cotraining : Utilisent plusieurs classificateurs pour étiqueter des portions différentes de l'ensemble de données non labellisées, qui sont ensuite utilisés pour reconfirmer et affiner les prédictions des autres.
Selftraining : Dans cette technique, le modèle initial est d'abord entraîné sur les données labellisées, puis est utilisé pour prédire les labels des données non labellisées. Ces données prédits sont ensuite réintégrées au jeu de données de formation.
L'apprentissage semisupervisé se présente donc comme une méthode puissante dans des situations où l'acquisition de données labellisées peut être difficile. Il ouvre la possibilité de bâtir des modèles robustes et précis, tout en réduisant significativement les coûts et les efforts liés à l'annotation des données.