Que signifie "Méthode d'auto-formation"?

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L'auto-formation est une technique utilisée en apprentissage automatique pour améliorer les performances des modèles, surtout quand il n’y a pas beaucoup de données étiquetées disponibles. Dans ce truc, un modèle est d'abord entraîné sur une petite quantité de données étiquetées. Après cet entraînement, le modèle fait des prévisions sur de nouvelles données non étiquetées et génère ce qu'on appelle des "pseudo-étiquettes".

Ensuite, le modèle se réentraîne en utilisant à la fois les données étiquetées originales et les nouvelles données avec pseudo-étiquettes. Ce processus aide le modèle à apprendre à partir de plus d'exemples, augmentant ainsi sa précision sans avoir besoin d'un gros jeu de données étiquetées.

L'auto-formation est super utile pour les langues ou les domaines où obtenir des données étiquetées est compliqué ou coûteux. En utilisant efficacement un plus petit ensemble d'échantillons étiquetés, l'auto-formation aide à améliorer les résultats dans des tâches comme la reconnaissance vocale ou la catégorisation de texte.