Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage semisupervisé est une technique d'apprentissage automatique qui combine des éléments des apprentissages supervisé et non supervisé. Il utilise un ensemble de données étiquetées pour entraîner le modèle, mais également un plus grand ensemble de données non étiquetées pour améliorer la précision et la robustesse du modèle.
L’apprentissage semisupervisé se situe donc à michemin entre les méthodes supervisées, où toutes les données de formation sont étiquetées, et les méthodes non supervisées, où aucune des données n'est étiquetée. Dans ce contexte, un modèle est d'abord entraîné sur les données étiquetées. Ensuite, ce même modèle utilise les données non étiquetées pour affiner ses capacités de prédiction.
Les principes de base de l’apprentissage semisupervisé peuvent être résumés ainsi :
Les données non étiquetées sont abondantes et facilement disponibles, mais ne contiennent pas les informations de catégorie associée directement.
Méthodes d'intégration :
Propagation des labels : Les labels des données étiquetées sont propagés à travers le graphe des similarités jusqu'à ce que toutes les données aient une certaine forme d'étiquette.
Amélioration progressive :
L’idée clé de cet apprentissage est donc d’utiliser les données non étiquetées pour augmenter l'information disponible et ainsi rendre l'entraînement du modèle plus efficace et spartiate.
En introduisant des données non étiquetées dans le processus de formation, l'apprentissage semisupervisé permet d'améliorer considérablement les performances des modèles tout en réduisant le coût et le temps associés à l'étiquetage des données.