Que signifie "Pseudolabeling"?
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Le pseudolabeling, c'est une méthode utilisée en machine learning pour améliorer l'entraînement des modèles quand il n'y a pas assez de données étiquetées. Au lieu de se baser uniquement sur des exemples étiquetés manuellement, cette technique génère automatiquement des étiquettes pour les données non étiquetées.
Comment ça marche
Dans le pseudolabeling, on commence par entraîner un modèle sur des données étiquetées disponibles. Ensuite, il utilise ce qu'il a appris pour prédire des étiquettes pour de nouvelles données non étiquetées. Ces étiquettes prédites s'appellent des "pseudolabels". Le modèle utilise alors à la fois les données étiquetées originales et les nouvelles données pseudolabelisées pour apprendre plus efficacement.
Avantages
Cette approche peut aider dans plein de domaines où c'est galère de collecter des données étiquetées. En utilisant des pseudolabels, les modèles peuvent apprendre à partir d'une plus grande quantité de données, ce qui leur permet de mieux performer sur des tâches comme la compréhension d'images ou de vidéos.
Applications
Le pseudolabeling a montré son potentiel dans divers secteurs, y compris la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Par exemple, on peut l'utiliser pour améliorer des modèles qui doivent comprendre et générer des légendes pour des vidéos ou des images, même quand il n'y a pas d'alignement direct entre le texte et les visuels.
Résumé
En gros, le pseudolabeling est une stratégie utile qui améliore les modèles de machine learning en leur permettant d'apprendre à partir de données étiquetées et non étiquetées, les rendant plus efficaces dans des applis réelles où les infos étiquetées sont limitées.