Libellé préféré : Apprentissage semi-supervisé;
Définition CISMeF : L'apprentissage semi-supervisé est une classe de techniques d'apprentissage automatique
qui utilise un ensemble de données étiquetées et non étiquetées. Il se situe ainsi
entre l'apprentissage supervisé qui n'utilise que des données étiquetées et l'apprentissage
non supervisé qui n'utilise que des données non étiquetées. Il a été démontré que
l'utilisation de données non étiquetées, en combinaison avec des données étiquetées,
permet d'améliorer significativement la qualité de l'apprentissage. Un autre intérêt
provient du fait que l'étiquetage de données nécessite souvent l'intervention d'un
utilisateur humain. Lorsque les jeux de données deviennent très grands, cette opération
peut s'avérer fastidieuse. Dans ce cas, l'apprentissage semi-supervisé, qui ne nécessite
que quelques étiquettes, revêt un intérêt pratique évident (source Wikipédia).;
Identifiant d'origine : M000606086;
Record lié au concept
L'apprentissage semi-supervisé est une classe de techniques d'apprentissage automatique
qui utilise un ensemble de données étiquetées et non étiquetées. Il se situe ainsi
entre l'apprentissage supervisé qui n'utilise que des données étiquetées et l'apprentissage
non supervisé qui n'utilise que des données non étiquetées. Il a été démontré que
l'utilisation de données non étiquetées, en combinaison avec des données étiquetées,
permet d'améliorer significativement la qualité de l'apprentissage. Un autre intérêt
provient du fait que l'étiquetage de données nécessite souvent l'intervention d'un
utilisateur humain. Lorsque les jeux de données deviennent très grands, cette opération
peut s'avérer fastidieuse. Dans ce cas, l'apprentissage semi-supervisé, qui ne nécessite
que quelques étiquettes, revêt un intérêt pratique évident (source Wikipédia).
