Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage semisupervisé est une technique de machine learning qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour effectuer des tâches de classification ou de régression. Les données étiquetées sont celles pour lesquelles la sortie souhaitée est déjà connue, tandis que les données non étiquetées manquent cette information. Cette approche combine les avantages de l'apprentissage supervisé (qui utilise uniquement des données étiquetées) et de l'apprentissage non supervisé (qui utilise uniquement des données non étiquetées), pour améliorer la performance des modèles tout en nécessitant moins de ressources pour l'étiquetage des données.
Les algorithmes d'apprentissage semisupervisé incluent :
En termes d'applications, l'apprentissage semisupervisé est souvent utilisé dans des domaines où l'étiquetage manuel est coûteux ou difficile :
Avantages : Amélioration de la performance : Utiliser des données non étiquetées en plus des données étiquetées permet souvent d'améliorer les prédictions par rapport à l'utilisation des seules données étiquetées. Réduction des coûts : Moins de besoin en données étiquetées réduit les coûts associés à l'étiquetage manuel.
Limites : Qualité des données non étiquetées : Si les données non étiquetées sont trop bruyantes ou non représentatives, elles peuvent dégrader la performance du modèle. Complexité computationnelle : Le traitement et l'intégration des données non étiquetées peuvent augmenter la complexité computationnelle.