Language
Country/Area
No result found
Le potentiel des données non étiquetées : pourquoi sont-elles si importantes pour l'apprentissage automatique ?
Avec l'essor des grands modèles de langage, l'importance des données non étiquetées dans l'apprentissage automatique a considérablement augmenté. Ce modèle est appelé apprentissage faiblement supervisé, ou apprentissage semi-supervisé. Son objectif principal est de combiner une petite quantité de données étiquetées par l’homme avec une grande quantité de données non étiquetées pour l’entraînement. Cela signifie que seule une partie des valeurs de sortie des données est étiquetée, tandis que les données restantes ne sont pas étiquetées ou sont étiquetées de manière imprécise. Cette approche fournit une solution efficace pour exploiter pleinement les riches données non étiquetées lorsque l’étiquetage est coûteux et prend du temps.
Dans le domaine de l'apprentissage automatique moderne, le coût d'obtention de données annotées est souvent extrêmement élevé, ce qui rend peu pratique la possession d'ensembles de données annotées complets à grande échelle.
Lorsqu'il s'agit d'étiquetage des données, de nombreux universitaires et ingénieurs pensent immédiatement aux dépenses élevées impliquées dans le processus d'étiquetage. Ce processus peut nécessiter du personnel spécialisé, comme la transcription de clips audio ou la réalisation d'expériences physiques pour identifier des phénomènes spécifiques. Par conséquent, l’apprentissage semi-supervisé est non seulement intéressant en théorie, mais fournit également des solutions réalisables à divers problèmes. Cela devient un outil puissant pour établir un lien entre les données étiquetées et non étiquetées.
La technologie d'apprentissage semi-supervisé suppose une certaine corrélation, lui permettant d'utiliser de grandes quantités de données non étiquetées pour améliorer considérablement les performances de classification.
La technique d'apprentissage semi-supervisé suppose la capacité d'extraire des informations significatives de la distribution sous-jacente des données. Ces techniques incluent des hypothèses de continuité, des hypothèses de regroupement et des hypothèses multiples. Ces hypothèses aident à apprendre la structure à partir de données non étiquetées. Par exemple, lorsque les points de données sont proches les uns des autres, ils sont plus susceptibles d'avoir la même étiquette. De plus, les données forment souvent des clusters discrets, de sorte que les points d'un même cluster peuvent partager des étiquettes. Dans cette hypothèse, l’apprentissage semi-supervisé peut apprendre plus efficacement les caractéristiques intrinsèques des données.
L'hypothèse de la variété stipule que les données sont souvent situées sur des variétés de faible dimension. Cette vision permet au processus d'apprentissage d'éviter la malédiction de la dimensionnalité.
L'histoire de l'apprentissage semi-supervisé remonte à la méthode d'autoformation dans les années 1960. Plus tard, dans les années 1970, Vladimir Vapnik a formellement introduit le cadre de l’apprentissage conducteur et a commencé à explorer l’apprentissage induit à l’aide de modèles génératifs. Ces méthodes commencent à devenir un point chaud de la recherche théorique et favorisent le développement de l’apprentissage automatique.
Dans les applications pratiques, diverses méthodes s'entremêlent, formant un écosystème relativement complexe. Le modèle génératif estime d'abord la distribution des données sous différentes catégories, ce qui permet au modèle d'apprendre efficacement même lorsque les données annotées sont insuffisantes. De même, les méthodes de séparation à faible densité atteignent l'objectif de séparer les données étiquetées des données non étiquetées en traçant des limites dans les zones où les points de données sont clairsemés.
Dans cette série de techniques, la régularisation laplacienne utilise la représentation graphique pour effectuer l'apprentissage des données. Ces graphiques relient chaque échantillon étiqueté et non étiqueté par similarité, mettent l'accent sur la connexion interne des données à travers la structure du graphique et utilisent en outre des données non étiquetées pour piloter le processus d'apprentissage.
Théoriquement, l'apprentissage semi-supervisé est un modèle qui simule le processus d'apprentissage humain, ce qui le rend attrayant et pratique.
Pour résumer, la montée en puissance de l'apprentissage faiblement supervisé vise précisément à résoudre le défi de la rareté des données étiquetées et démontre l'énorme potentiel des données non étiquetées. Avec la croissance rapide des données et l’évolution continue de la technologie d’apprentissage automatique, nous devrons peut-être repenser : comment devrions-nous mieux utiliser le potentiel des données non étiquetées dans les recherches futures ?
