L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui consiste à entraîner des ordinateurs à apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour cela. L’un des types d’apprentissage automatique les plus courants est l’apprentissage supervisé, dans lequel un algorithme est entraîné à partir de données étiquetées, c’est-à-dire des données avec des réponses connues. Cependant, il existe également un type d’apprentissage automatique appelé apprentissage semi-supervisé, qui utilise des données à la fois étiquetées et non étiquetées pour entraîner un algorithme. Dans cet article, nous allons examiner de plus près ce qu’est un algorithme d’apprentissage automatique semi-supervisé et comment il fonctionne.
Tout d’abord, il est important de comprendre la différence entre les données étiquetées et non étiquetées. Les données étiquetées sont des données qui ont été annotées avec une réponse connue. Par exemple, si nous voulions entraîner un algorithme de classification d’images pour reconnaître des chats et des chiens, nous pourrions fournir à l’algorithme des images étiquetées de chats et de chiens. Les données non étiquetées, en revanche, sont des données qui n’ont pas été annotées avec une réponse connue. Dans le contexte de l’apprentissage automatique, cela signifie que l’algorithme ne sait pas ce que représentent les données.
L’apprentissage semi-supervisé consiste à utiliser à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner un algorithme. L’idée derrière cette approche est que les données non étiquetées peuvent aider l’algorithme à apprendre à partir des données étiquetées en fournissant des informations supplémentaires sur la structure des données. En utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées, l’algorithme peut apprendre à généraliser plus efficacement, ce qui signifie qu’il peut mieux prédire les réponses pour de nouvelles données qui n’ont pas été vues auparavant.
Il existe plusieurs types d’algorithmes d’apprentissage automatique semi-supervisés, mais l’un des plus courants est l’algorithme de propagation de l’étiquette. Cet algorithme fonctionne en attribuant des étiquettes à un petit sous-ensemble des données étiquetées, puis en propageant ces étiquettes aux données non étiquetées à proximité. Plus précisément, l’algorithme commence par entraîner un modèle à partir des données étiquetées. Ensuite, il utilise ce modèle pour prédire les étiquettes pour les données non étiquetées. Les données non étiquetées qui ont une prédiction de haute confiance sont alors considérées comme étant étiquetées et sont ajoutées à l’ensemble de données étiquetées. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu’à ce que le modèle soit suffisamment précis.
Un autre type d’algorithme semi-supervisé est l’algorithme d’apprentissage par renforcement.
