« Apprentissage semi-supervisé » : différence entre les versions

Dernière version du 27 janvier 2024 à 16:53

Définition

L’apprentissage semi-supervisé consiste à entraîner un modèle d’apprentissage sur un jeu de données partiellement annoté qui comporte quelques données annotées et beaucoup de données non annotées. L’idée est d’attribuer les annotations en utilisant la similarité entre les données annotées et les données non annotées.

L’apprentissage semi-supervisé se situe ainsi entre l’apprentissage supervisé qui n’utilise que des données annotées et l’apprentissage non supervisé qui n’emploie que des données non annotées. La combinaison de ces deux ensembles de données permet d’améliorer sensiblement les résultats sans avoir recours à l’intervention fastidieuse (coûteuse et chronophage) de l’annotation manuelle.

Compléments

Par exemple, un algorithme non-supervisé de groupement identifie des groupes, puis il attribue une étiquette à chacun des groupes pour ensuite étiqueter tous les membres de chacun de ces groupes.

Français

apprentissage semi-dirigé

apprentissage semi-supervisé

entraînement semi-supervisé

Anglais

semi-supervised learning

Sources

Source: Marc Lucea. Modélisation dynamique par réseaux de neurones et machines à vecteurs supports: contribution à la maîtrise des émissions polluantes de véhicules automobiles.. domain_other. UniversitéPierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. Français. <pastel-00001943>

Source: Wikipédia, Apprentissage semi-supervisé

Source: Bisson, Valentin (2012). Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation, thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages.

Source: Termino

101 MOTS DE L' IA
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+==Définition==
-== Domaine ==
+L’apprentissage semi-supervisé consiste à entraîner un modèle d’apprentissage sur un jeu de données partiellement annoté qui comporte quelques données annotées et beaucoup de données non annotées. L’idée est d’attribuer les annotations en utilisant la similarité entre les données annotées et les données non annotées.
-[[category:Vocabulaire]]
-[[Catégorie:Wikipedia-IA]]
-[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
-[[Catégorie:scotty]]
-<br>
-== Définition ==
+L’apprentissage semi-supervisé se situe ainsi entre l’apprentissage supervisé qui n’utilise que des données annotées et l’apprentissage non supervisé qui n’emploie que des [[Données non étiquetées|données non annotées]]. La combinaison de ces deux ensembles de données permet d’améliorer sensiblement les résultats sans avoir recours à l’intervention fastidieuse (coûteuse et chronophage) de l’annotation manuelle.
-L'apprentissage par renforcement hors ligne (ou batch) est un cas particulier de l'apprentissage par renforcement, qui est une classe de problèmes d'apprentissage automatique dont l'objectif est de déterminer à partir d'expériences une stratégie (ou politique) permettant à un agent de maximiser une récompense numérique au cours du temps.
-Dans le cadre de l'apprentissage par renforcement purement hors ligne, l'agent ne peut pas interagir avec l'environnement : une base d'apprentissage lui est fournie au départ et il l'exploite pour apprendre une politique.
+==Compléments==
+Par exemple, un algorithme non-supervisé de groupement identifie des groupes, puis il attribue une étiquette à chacun des groupes pour ensuite étiqueter tous les membres de chacun de ces groupes.
+==Français==
+'''apprentissage semi-dirigé'''
+'''apprentissage semi-supervisé'''
+'''entraînement semi-supervisé'''
+==Anglais==
+'''semi-supervised learning'''
+==Sources==
-== Français ==
+Source: Marc Lucea. ''Modélisation dynamique par réseaux de neurones et machines à vecteurs supports: contribution à la maîtrise des émissions polluantes de véhicules automobiles''.. domain_other. UniversitéPierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. Français. <pastel-00001943>
-'''Apprentissage par renforcement hors ligne'''
+*[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_semi-supervis%C3%A9 Source: Wikipédia, ''Apprentissage semi-supervisé'']
-== Anglais ==
+Source: Bisson, Valentin (2012). ''Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages.
-'''reinforcement offline learning '''
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
+</small><br>
+{{Modèle:101}}
-[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement_hors_ligne   Source : Wikipedia IA  ]
+[[Catégorie:Termino 2019]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:101]]