Apprentissage auto-supervisé

L'apprentissage auto-supervisé est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un système utilise des données d'entrée pour construire un modèle prédictif sans qu'aucune intervention humaine ne soit nécessaire pour étiqueter les données. Il utilise des données non structurées pour aider la machine à identifier des modèles, des corrélations et des tendances qu'elle peut utiliser pour classer et prédire avec précision de nouvelles données. Contrairement à l'apprentissage supervisé, qui nécessite une intervention humaine pour étiqueter les données, l'apprentissage auto-supervisé permet à un système d'apprendre sans aucune intervention manuelle.

Le concept d'apprentissage auto-supervisé est issu de l'apprentissage par renforcement, développé pour la première fois à la fin des années 1950. Il s'est depuis développé en un domaine d'étude distinct et est devenu largement utilisé pour diverses applications pratiques dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la robotique et la bio-informatique.

L'apprentissage auto-supervisé se divise en deux catégories principales : l'apprentissage pré-entraîné et l'apprentissage en ligne. L'apprentissage préformé utilise des ensembles de données existants pour créer un modèle prédictif, tandis que l'apprentissage en ligne met continuellement à jour ses modèles au fur et à mesure qu'il acquiert de nouvelles données.

L'apprentissage auto-supervisé pré-entraîné fonctionne en prenant un ensemble de données étiquetées et en entraînant un modèle sur celui-ci. Le modèle est ensuite utilisé pour identifier des modèles dans les nouvelles données et faire des prédictions basées sur ces modèles. Cette approche est utilisée pour les ensembles de données qui sont trop volumineux pour être étiquetés par des humains, tels que les ensembles de données d'images pour les applications de vision par ordinateur.

L'apprentissage auto-supervisé en ligne, également connu sous le nom d'apprentissage par renforcement, est un type d'apprentissage automatique dans lequel un système est entraîné à ajuster son comportement en fonction des informations qu'il reçoit de son environnement. Ce type d'apprentissage permet à un système d'apprendre au fil du temps et de s'adapter à de nouvelles situations et données.

L'apprentissage auto-supervisé peut être utilisé dans une variété d'applications, allant de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel et à la robotique. Il s'agit d'un outil puissant qui offre de nombreuses possibilités d'utilisation et qui est susceptible de devenir un élément encore plus important de l'apprentissage automatique dans les années à venir.