Que signifie "Échantillonnage d'incertitude"?

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L'échantillonnage d'incertitude, c'est une méthode utilisée en machine learning pour choisir quels points de données labelliser ensuite. Au lieu de choisir des points au hasard, le système se concentre sur ceux qu'il trouve flous ou incertains. Comme ça, il peut apprendre plus efficacement et améliorer sa performance.

Concrètement, quand un modèle tombe sur des données qu'il n'est pas sûr de comprendre, il demande de l'aide pour les labelliser. Ça aide le modèle à apprendre de ses erreurs et à mieux saisir la tâche à accomplir. En se concentrant sur les cas les plus difficiles, le modèle peut devenir plus précis avec moins d'exemples labellisés, ce qui fait gagner du temps et des ressources.

L'échantillonnage d'incertitude est particulièrement utile dans des situations où labelliser des données coûte cher ou prend beaucoup de temps. En se focalisant sur les points les plus flous, ça rend le processus d'apprentissage plus efficace et percutant.