Exemples d'algorithmes et applications
3.2. Exemples d'algorithmes et applications
L'apprentissage semisupervisé est une technique qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner des modèles. Ce type d'apprentissage est particulièrement utile lorsque l'étiquetage des données est coûteux ou chronophage.
1. Algorithmes d'apprentissage semisupervisé
Plusieurs algorithmes sont couramment utilisés dans l'apprentissage semisupervisé :
- Algorithmes de CoTraining : Cette technique implique la création de deux ou plusieurs modèles différents entraînés sur des vues distinctes des données d'entrée. Chaque modèle aide ensuite à étiqueter des données non étiquetées utilisées pour entraîner les autres modèles.
- Algorithmes d'AutoEncodage : Les autoencodeurs sont des réseaux de neurones qui cherchent à apprendre une représentation comprimée des données d'entrée. Dans un contexte semisupervisé, un autoencodeur peut apprendre des caractéristiques des données non étiquetées, qui peuvent ensuite être utilisés pour améliorer une tâche supervisée.
- Algorithmes de Mean Teacher : Ici, un modèle étudiant est mis à jour en fonction des prédictions d'un modèle enseignant, lequel est une moyenne exponentielle des précédentes copies du modèle étudiant.
2. Applications de l'apprentissage semisupervisé
L'apprentissage semisupervisé trouve ses applications dans de nombreux domaines :
- Reconnaissance d'image : En combinant un petit ensemble d'images étiquetées avec un grand ensemble d'images non étiquetées, les modèles de reconnaissance peuvent être significativement améliorés.
- Traitement du langage naturel (NLP) : L'utilisation de textes non étiquetés pour améliorer les modèles de classification de texte ou d'analyse de sentiment est devenue courante.
- Bioinformatique : Dans des domaines comme l'identification de protéines, où l'étiquetage manuel est extrêmement coûteux, l'apprentissage semisupervisé permet de tirer parti de données non étiquetées afin d'améliorer la précision des prédictions.
- Détection d'anomalies : Utilisé dans des systèmes de surveillance ou de maintenance prédictive, où seules quelques anomalies sont étiquetées, et pourtant, il y a énormément de données d'exploitation normales disponibles.
- Systèmes de recommandation : Les systèmes de recommandation peuvent être renforcés en utilisant des clics d'utilisateurs non étiquetés pour améliorer les prédictions basées sur un nombre limité de feedbacks explicitement étiquetés.
3. Multitude d'avantages pratiques
L'apprentissage semisupervisé permet de combiner la forte structure d'un dataset étiqueté avec l'abondance de données non étiquetées. Cette méthode peut être plus économique et plus rapide, tout en offrant des performances accrues par rapport à des méthodes entièrement supervisées ou non supervisées.