Comprendre l'apprentissage semi-supervisé et son fonctionnement

L'apprentissage semi-supervisé utilise des données étiquetées et non étiquetées et constitue une technique hybride d'apprentissage supervisé et non supervisé.

L'idée centrale de l'apprentissage semi-supervisé est d'effectuer différents traitements selon que les données portent ou non des étiquettes. Pour les données étiquetées, l'algorithme utilise des méthodes d'apprentissage supervisé traditionnelles pour mettre à jour les pondérations du modèle. Pour les données non étiquetées, l'algorithme apprend en minimisant la différence de prédictions entre d'autres exemples d'entraînement similaires. Cette méthode peut exploiter pleinement les informations des données non étiquetées et améliorer les performances du modèle.

La relation entre l'apprentissage semi-supervisé, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé

L'entraînement supervisé réduit la différence moyenne entre les valeurs prédites et les étiquettes en mettant à jour les poids du modèle. Cependant, avec des données étiquetées limitées, cette approche peut trouver une limite de décision valable pour les points étiquetés mais pas pour l'ensemble de la distribution des données.

L'apprentissage non supervisé tente de regrouper des points de données similaires, mais sans guidage d'étiquette, l'algorithme peut trouver des clusters sous-optimaux.

Par conséquent, l'apprentissage supervisé et non supervisé peut ne pas atteindre les résultats escomptés s'il n'y a pas suffisamment de données étiquetées ou dans des contextes de clustering difficiles. Cependant, l'apprentissage semi-supervisé utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées. Les données étiquetées constituent la base des prédictions du modèle et ajoutent de la structure au problème d'apprentissage en identifiant les classes et les clusters.

Les données non étiquetées fournissent un contexte et exposent le modèle à autant de données que possible pour estimer plus précisément la distribution du modèle. Avec des données étiquetées et non étiquetées, des modèles plus précis et plus résilients peuvent être formés.

L'apprentissage automatique semi-supervisé est une combinaison d'apprentissage supervisé et d'apprentissage non supervisé. Il utilise de petites quantités de données étiquetées et de grandes quantités de données non étiquetées, offrant ainsi les avantages d'un apprentissage non supervisé et supervisé tout en évitant le défi lié à la recherche de grandes quantités de données étiquetées. Cela signifie que vous pouvez entraîner un modèle pour étiqueter les données sans utiliser autant de données d'entraînement étiquetées.

Comment fonctionne l'apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé utilise un pseudo-étiquetage pour entraîner le modèle et combine de nombreux modèles de réseaux neuronaux et méthodes de formation.

Tout comme dans l'apprentissage supervisé, entraînez le modèle avec une petite quantité de données d'entraînement étiquetées jusqu'à ce que le modèle produise de bons résultats. Ceci est ensuite utilisé avec l'ensemble de données de formation non étiqueté pour prédire les sorties, notez que ces sorties sont des pseudo-étiquettes.

Reliez ensuite les étiquettes dans les données d'entraînement étiquetées avec les pseudo étiquettes mentionnées ci-dessus. Liez les entrées de données provenant de données d’entraînement étiquetées avec les entrées de données non étiquetées.

Ensuite, entraînez le modèle de la même manière que l'ensemble étiqueté pour réduire les erreurs et améliorer la précision du modèle.

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