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Semi-supervisé
[sœmisypɛrvise]
Définitions de « semi-supervisé »
Semi-supervisé - Adjectif
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Se dit d'une méthode d'apprentissage automatique qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner un modèle, offrant un compromis entre l'apprentissage supervisé et non supervisé.
« Dans l'univers de l'intelligence artificielle, l'apprentissage semi-supervisé se positionne comme l'art de combiner l'ordre du connu avec le potentiel inexploité de l'inconnu. »
— (Citation fictive)
Usage du mot « semi-supervisé »
Évolution historique de l’usage du mot « semi-supervisé » depuis 1800
Citations contenant le mot « semi-supervisé »
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L’apprentissage semi-supervisé a un grand avantage financier. Il permet de baisser le coût de l’étiquetage des grands ensembles de données utilisés dans le cadre du machine learning. « Si vous pouvez faire en sorte que les humains étiquettent 0,01 % de vos millions d’échantillons, l’ordinateur peut alors exploiter ces étiquettes pour augmenter de manière significative sa précision prédictive », assure Aaron Kalb, co-fondateur et directeur de la société Alation, une plateforme de catalogue de données d’entreprise.
LeMagIT — Apprentissage supervisé et non supervisé : les différencier et les combiner -
Les types d’apprentissage automatique comprennent l’apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement.
Tech Tribune France — L'apprentissage Automatique Et La 5G Sont Cruciaux Pour Faire évoluer Le Métaverse - Tech Tribune France -
Cette méthode est beaucoup moins sujette au rajustement superficiel des étiquetages contrairement à d’autres modèles d’apprentissage semi-supervisés puisqu’il n’optimise pas directement la précision des prédictions qu’ils souhaitent donner aux échantillons étiquetés.
Actu IA — Facebook AI annonce deux découvertes liées à la vision par ordinateur et à l'apprentissage supervisé