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Apprentissage semi-supervisé
Définition :
L'apprentissage semi-supervisé est une approche en apprentissage automatique où un algorithme utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner un modèle. Cela permet d'améliorer les performances du modèle en tirant parti à la fois de l'information fournie par les données étiquetées et de la richesse des données non étiquetées.
Le concept d'Apprentissage semi-supervisé en sciences cognitives
L'apprentissage semi-supervisé est une méthode d'apprentissage machine qui combine à la fois des données étiquetées (données pour lesquelles la sortie souhaitée est connue) et des données non étiquetées (données pour lesquelles la sortie n'est pas connue).
Cette approche vise à exploiter au maximum les données non étiquetées, qui sont généralement beaucoup plus nombreuses que les données étiquetées. En utilisant à la fois ces deux types de données, les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé peuvent améliorer leurs performances et leur capacité à généraliser.
Avantages de l'apprentissage semi-supervisé :
1. Utilisation efficace des données : En exploitant les données non étiquetées, l'apprentissage semi-supervisé permet de tirer le meilleur parti de toutes les informations disponibles, ce qui peut conduire à de meilleures performances prédictives.
2. Réduction des besoins en annotation : En diminuant le nombre de données nécessitant une annotation manuelle, l'apprentissage semi-supervisé peut réduire les coûts et le temps nécessaires pour entraîner un modèle d'apprentissage machine.
3. Généralisation améliorée : En combinant les données étiquetées et non étiquetées, les modèles d'apprentissage semi-supervisé peuvent mieux généraliser et s'adapter à de nouvelles données, ce qui les rend plus robustes.
Applications de l'apprentissage semi-supervisé :
L'apprentissage semi-supervisé trouve des applications dans de nombreux domaines, tels que la classification de documents, la reconnaissance d'images, la segmentation d'images médicales, la traduction automatique, etc. En exploitant efficacement toutes les données disponibles, cette approche peut contribuer à améliorer les performances des systèmes d'intelligence artificielle.
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