Que signifie "Échantillonnage de données efficace"?

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L'échantillonnage de données efficace (EDS) est une méthode qui permet de tirer le meilleur parti des données disponibles, surtout quand certaines d'entre elles ne sont pas étiquetées. Dans les cas où obtenir des étiquettes pour les données peut coûter cher ou prendre du temps, l'EDS aide en utilisant les données étiquetées pour entraîner un système tout en profitant également des données non étiquetées.

Avec l'EDS, l'idée est de choisir les meilleurs exemples parmi un grand nombre d'images non étiquetées. Comme ça, le système peut apprendre mieux et plus rapidement. Il identifie des informations précieuses dans les données qui peuvent améliorer la précision dans des tâches comme reconnaître les différentes parties des routes.

Utiliser l'EDS rend le processus d'apprentissage plus efficace, garantissant que le système peut bien fonctionner même avec peu d'exemples étiquetés. Cette approche peut aussi réduire les coûts liés à l'étiquetage des données, ce qui facilite l'entraînement des modèles pour des tâches dans des domaines comme la conduite autonome.