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Apprentissage semi-supervisé
Définition :
L'apprentissage semi-supervisé est une approche en intelligence artificielle où un algorithme d'apprentissage utilise à la fois des données étiquetées (données pour lesquelles la sortie attendue est connue) et des données non étiquetées pour entraîner un modèle. Cette méthode permet d'améliorer les performances du modèle en exploitant à la fois les informations fournies par les données étiquetées et la structure générale des données non étiquetées.
Le concept d'apprentissage semi-supervisé en intelligence artificielle
L'apprentissage semi-supervisé est une approche utilisée en intelligence artificielle où un algorithme d'apprentissage automatique dispose à la fois de données étiquetées et de données non étiquetées pour entraîner un modèle. Contrairement à l'apprentissage supervisé traditionnel qui utilise uniquement des données étiquetées et à l'apprentissage non supervisé qui se base uniquement sur des données non étiquetées, l'apprentissage semi-supervisé combine les deux types de données pour améliorer les performances du modèle.
Cette approche est particulièrement utile dans les cas où il est coûteux ou difficile d'obtenir un grand nombre de données étiquetées pour entraîner un modèle. En exploitant à la fois des données étiquetées de haute qualité et des données non étiquetées plus facilement accessibles, l'apprentissage semi-supervisé permet d'améliorer la précision des prédictions du modèle tout en réduisant les efforts nécessaires pour collecter et étiqueter les données.
Avantages de l'apprentissage semi-supervisé :
1. Utilisation efficace des données : En combinant les données étiquetées et non étiquetées, l'apprentissage semi-supervisé tire le meilleur parti de l'ensemble des données disponibles pour entraîner le modèle.
2. Réduction des coûts de collecte et d'étiquetage des données : En utilisant des données non étiquetées, l'apprentissage semi-supervisé permet de réduire les efforts et les coûts liés à la collecte et à l'étiquetage des données, tout en maintenant des performances satisfaisantes.
3. Meilleure généralisation : En exposant le modèle à plus de données non étiquetées, l'apprentissage semi-supervisé peut améliorer sa capacité à généraliser et à traiter de nouvelles données de manière plus efficace.
En conclusion, l'apprentissage semi-supervisé représente une approche prometteuse en intelligence artificielle pour exploiter efficacement les données disponibles et améliorer les performances des modèles sans nécessiter une grande quantité de données étiquetées.
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