Que signifie "Pseudolabels"?
Table des matières
Les pseudolabels, c'est des étiquettes créées pour des données qui n'ont pas de balises ou de classifications officielles. Elles sont super utiles quand tu veux entraîner un modèle mais que t'as pas beaucoup de données étiquetées. Au lieu de te fier seulement à ce petit nombre d'exemples labelisés, tu peux générer ces pseudolabels pour aider le modèle à apprendre.
Comment ça marche les Pseudolabels
En général, on commence par entraîner un modèle sur les données étiquetées. Une fois qu'il a appris, il peut faire des prédictions sur les données non étiquetées. Ces prédictions deviennent les pseudolabels. Même si elles sont pas parfaites, elles peuvent donner des infos précieuses pour améliorer les performances du modèle.
Avantages d'Utiliser des Pseudolabels
Utiliser des pseudolabels permet aux modèles d'apprendre à partir d'un dataset beaucoup plus grand. Ça peut améliorer la perf, surtout quand c'est galère ou long d'obtenir assez de données étiquetées. En utilisant ces étiquettes générées, les modèles peuvent s'adapter à de nouvelles tâches et améliorer leur précision avec le temps.
Applications
Les pseudolabels peuvent être utilisés dans différents domaines, comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, et plus encore. Ils aident dans des situations où il y a plein de données mais que les étiquettes se font rares, permettant aux chercheurs et aux développeurs de mieux exploiter les infos disponibles.