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Quels algorithmes sont utilisés en apprentissage semi-supervisé ?
L’apprentissage semi-supervisé est une approche qui combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la performance des modèles d’apprentissage automatique.
. Cette méthode est particulièrement utile dans des situations où l’étiquetage des données est coûteux ou laborieux. Dans cet article, nous allons explorer les principaux algorithmes utilisés dans ce domaine fascinant.
1. Algorithmes de classification basés sur la propagation de labels
Un des algorithmes les plus courants en apprentissage semi-supervisé est la propagation de labels. Cette méthode repose sur l’idée que des points de données proches dans l’espace des caractéristiques sont susceptibles d’appartenir à la même classe. L’algorithme commence par étiqueter les données disponibles, puis il propage ces étiquettes aux données non étiquetées en utilisant des techniques comme le voisinage. Le modèle ajuste progressivement les étiquettes jusqu’à ce qu’un équilibre soit atteint.
2. Les modèles génératifs
Les modèles génératifs, tels que les réseaux de neurones génératifs adverses (GAN) et les modèles de mélange gaussien, sont également utilisés en apprentissage semi-supervisé. Ces modèles apprennent à générer des données à partir d’une distribution sous-jacente. En intégrant des données étiquetées et non étiquetées, ils peuvent améliorer leur capacité à générer des exemples réalistes, ce qui peut ensuite être utilisé pour affiner les prédictions sur les données étiquetées.
3. Les méthodes de clustering
Les techniques de clustering, comme K-means ou DBSCAN, peuvent également jouer un rôle crucial dans l’apprentissage semi-supervisé. Ces algorithmes regroupent les données non étiquetées en clusters, puis les étiquettes des données étiquetées sont propagées à ces clusters. Cela permet de créer des groupes d’exemples similaires, facilitant ainsi la classification des données non étiquetées.
4. Les approches basées sur les graphes
Les méthodes basées sur les graphes, telles que le Graph-Based Semi-Supervised Learning, exploitent la structure des données en les représentant sous forme de graphes. Les nœuds représentent les points de données, tandis que les arêtes représentent les relations entre eux. Ces algorithmes utilisent des techniques de diffusion pour propager les étiquettes à travers le graphe, permettant ainsi une meilleure généralisation des classes.
Conclusion
En résumé, l’apprentissage semi-supervisé utilise une variété d’algorithmes pour tirer parti des données étiquetées et non étiquetées. Que ce soit par la propagation de labels, les modèles génératifs, les méthodes de clustering ou les approches basées sur les graphes, ces techniques offrent des solutions prometteuses pour améliorer la performance des modèles d’apprentissage automatique dans des contextes où l’étiquetage des données est limité. L’avenir de l’apprentissage semi-supervisé semble donc très prometteur, avec des applications potentielles dans de nombreux domaines, allant de la vision par ordinateur à la bioinformatique.
