Comment maîtriser l’apprentissage auto-supervisé ?

Face à la rareté et au coût des données étiquetées, l’apprentissage auto-supervisé s’impose comme une technique incontournable pour l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle performants. Découvrez ce guide complet qui vous dévoile les clés pour comprendre cette approche innovante. Il couvre ses fondamentaux, ses techniques, ses applications pratiques ainsi que ses défis et ses avantages.

Comprendre les fondamentaux de l’apprentissage auto-supervisé

L’apprentissage auto-supervisé est une méthode de machine learning qui repousse les limites de l’entraînement des modèles. Contrairement à l’apprentissage supervisé qui ne travaille qu’avec des données étiquetées, l’apprentissage auto-supervisé utilise les données non étiquetées pour créer ses propres tâches d’apprentissage.

Qu’est-ce que l’apprentissage auto-supervisé

L’apprentissage auto-supervisé, self-supervised learning (SSL) en anglais, se situe entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. Il se caractérise par sa capacité à diviser ou transformer des données non labellisées pour générer des étiquettes internes et à créer ainsi des paires de données d’entraînement.

L’approche SSL peut, par exemple, prédire une partie manquante d’une image ou reconstituer un texte brouillé. Cette version modifiée servira d’étiquette pour la version originale. Ces tâches auto-générées permettent donc au modèle de découvrir des structures complexes dans les données sans aucune intervention humaine.

Fonctionnement de base de l’apprentissage auto-supervisé

Le processus d’apprentissage auto-supervisé se déroule généralement en deux étapes. La première consiste à créer des tâches d’entraînement artificielles en modifiant les données d’entrée de manière contrôlée. Le modèle est ensuite entraîné à prédire les changements apportés aux données, ce qui l’oblige à apprendre des représentations significatives.

Prenons l’exemple d’une tâche de classification d’images dont l’une des tâches intermédiaires est de prédire l’angle de rotation d’une image à l’aide d’un modèle. Les connaissances acquises pendant cet apprentissage sont ensuite transférées à la tâche principale. Cette transmission est l’une des caractéristiques qui rendent l’apprentissage auto-supervisé puissant et flexible.

L’importance de cette méthode dans l’évolution de l’intelligence artificielle

L’apprentissage auto-supervisé permet d’utiliser un grand nombre de données non labellisées souvent plus faciles à obtenir que celles qui sont étiquetées. Par ailleurs, la capacité de ses modèles à apprendre des représentations qui capturent la structure des données les rend plus performants sur diverses tâches. Ces caractéristiques font du SSL une approche idéale pour pré-entraîner de grands modèles. Ces derniers peuvent ensuite être affinés sur des tâches spécifiques avec peu de données étiquetées.

Comparaison de l’apprentissage auto-supervisé avec d’autres formes d’apprentissage automatique

L’apprentissage auto-supervisé fait partie des meilleures méthodes utilisées pour entraîner les modèles de l’intelligence artificielle. Mais pour bien saisir son intérêt et ses spécificités, il est utile de le comparer aux autres principales approches.

Apprentissage supervisé vs auto-supervisé

L’apprentissage supervisé est la technique de machine learning la plus courante où un modèle utilise un ensemble de données étiquetées pour prédire des résultats sur de nouvelles données. Cependant, cette approche très efficace est limitée par la disponibilité et le coût des informations labellisées. Avec l’apprentissage auto-supervisé, vous pouvez réduire la dépendance aux données étiquetées en générant des étiquettes à partir d’informations brutes plus faciles à obtenir.

Apprentissage non supervisé vs auto-supervisé

L’apprentissage non supervisé cherche à découvrir des structures cachées dans les données dépourvues d’étiquettes. Son but est de regrouper les données en clusters ou de réduire leur dimensionnalité. Bien que puissante, cette approche ne fournit pas de cadre clair pour la génération d’étiquettes ou de prédictions. Ce manque est comblé avec le self-supervised learning. Il crée des tâches spécifiques pour apprendre des représentations significatives et excelle ainsi dans les tâches de classification et de régression.

4 techniques et algorithmes couramment rencontrés dans le cadre de l’apprentissage auto-supervisé

Le SSL repose sur une variété de techniques allant du masquage de données à la conception de tâches prétextes spécifiques. L’objectif est de tirer parti des données non étiquetées.

La transformation de données

La transformation de données fait partie des modèles les plus utilisés dans l’approche SSL. Ici, les données sont modifiées de manière spécifique telle que le masquage d’une partie de l’image, et le modèle est entraîné à prédire les parties manquantes ou l’originale à partir de la version revue. Cette approche est popularisée par des modèles comme BERT pour le traitement du langage naturel. Elle force le modèle à s’imprégner de chaque représentation contextuelle et à comprendre les relations entre les différentes parties des données.

La pré-formation par tâche prétexte

Une tâche prétexte est conçue pour être liée à la tâche principale. Elle est cependant plus facile à résoudre sans étiquettes humaines. C’est pourquoi elle est couramment utilisée dans le self-supervised learning pour la pré-formation des modèles.

Pour illustrer cette approche, prenons le cas de la vision par ordinateur où une tâche prétexte consisterait à classer les différentes versions d’une même image. Le modèle apprend ainsi à extraire les caractéristiques significatives des images et engrange des connaissances utiles par la suite pour la tâche principale.

Le codage contrastif

Le codage contrastif est une technique basée sur des représentations significatives qui permet à un modèle de machine learning de différencier les paires de données similaires et dissimilaires. Dans le cadre du self-supervised learning, le modèle est entraîné avec des paires d’exemples positifs et négatifs générées à partir de données non labellisées. C’est le cas par exemple d’une image légèrement modifiée pour créer une version similaire. Cette technique améliore la capacité du modèle à généraliser lors de la classification des données.

Les modèles génératifs

Les modèles génératifs sont capables de créer de nouvelles données à partir de l’entraînement sur des ensembles de données non étiquetées. Dans le cadre du SSL, les modèles d’apprentissage automatique apprennent des représentations utiles des données d’origine. Ces connaissances sont ensuite utilisées pour la réalisation d’autres tâches. Prenons l’exemple des auto-encodeurs entraînés à compresser et décompresser des images. Ils peuvent à ces occasions intégrer des caractéristiques importantes et utiles pour une future tâche de classification.

Apprentissage auto-supervisé : un levier pour de nombreuses applications pratiques

Le self-supervised learning ouvre de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines. Voici quatre exemples d’applications concrètes.

Vision par ordinateur

Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette technique de machine learning permet de former des modèles sur la reconnaissance d’objets, de visages ou de scènes à partir de gros volumes d’images non étiquetées. Ainsi, les tâches comme la reconstruction d’image ou la prédiction de couleurs d’une image en noir et blanc font partie des applications courantes de la vision par ordinateur.

Traitement du langage naturel

En traitement du langage naturel, l’apprentissage auto-supervisé a permis d’aboutir à des modèles comme BERT ou GPT. Ils sont pré-entraînés sur de grandes quantités de textes à l’aide de tâches auto-supervisées telles que la prédiction des mots masqués. Ces modèles peuvent ensuite être adaptés à des tâches plus spécifiques comme la classification de texte, la traduction automatique ou encore la génération de contenu.

Bio-informatique

L’apprentissage auto-supervisé peut être utilisé pour analyser des images médicales ou autres types de données biomédicales. Ces modèles de machine learning peuvent identifier des anomalies sans avoir besoin de gros volumes de données étiquetées. Cette capacité présente un avantage majeur dans un domaine où les données étiquetées sont souvent difficiles à obtenir.

Robotique

En robotique, l’apprentissage auto-supervisé permet aux robots d’apprendre de leurs propres expériences sans une surveillance constante de l’humain. Ils peuvent par exemple s’entraîner à manipuler des objets à partir de simulations ou utiliser des données visuelles pour prédire les mouvements nécessaires.

Les limites et défis de l’apprentissage auto-supervisé

Le self-supervised learning offre de nombreuses promesses au domaine de l’apprentissage automatique. Il n’est cependant pas exempt de défis. Plusieurs limitations et obstacles peuvent entraver son adoption à grande échelle.

Choix judicieux des tâches prétextes

La conception d’une tâche prétexte non pertinente risque d’entraîner un modèle à retenir des représentations qui ne sont pas utiles pour la tâche finale. Seule une bonne connaissance des données et des objectifs de l’apprentissage permet de relever ce défi.

Difficulté d’interprétation

Les modèles auto-supervisés, notamment ceux basés sur des réseaux de neurones profonds, sont souvent considérés comme des boîtes noires. En effet, il est difficile avec cette approche de comprendre pourquoi un modèle fait certaines prédictions. Cette opacité pose des problèmes dans des domaines tels que la médecine ou la finance où l’interprétabilité est cruciale.

Importance des coûts computationnels

Les méthodes d’apprentissage auto-supervisé réalisées sur de grandes quantités de données peuvent être extrêmement coûteuses. Les besoins en ressources matérielles pour l’entraînement des modèles comme BERT ou GPT sont très importants. Ce qui limite grandement l’accessibilité de ces techniques pour des petites structures.

Risques de sur-ajustement

Les risques de sur-ajustement surviennent lorsque l’entraînement des modèles est réalisé avec des tâches prétextes trop spécifiques ou des transformations des données trop artificielles. Ces défauts les empêchent de généraliser correctement sur la tâche principale. Des processus de validation rigoureux doivent être mis en place pour limiter les risques de sur-ajustement.

Avantages et bénéfices de l’apprentissage auto-supervisé

Les avantages de l’apprentissage auto-supervisé sont nombreux.

• Sa capacité à exploiter de vastes quantités de données non étiquetées permet de gagner en temps et en ressource.
• Les modèles auto-supervisés sont souvent plus robustes et généralisent mieux à de nouvelles données et tâches.
• L’apprentissage auto-supervisé est idéal pour le pré-entraînement des modèles de grandes tailles sur des tâches intermédiaires.

 

L’apprentissage auto-supervisé révolutionne le domaine de l’intelligence artificielle en permettant d’exploiter efficacement les données dépourvues d’étiquettes. Il propose des représentations plus riches, améliore la généralisation de modèles et ouvre ainsi des perspectives prometteuses pour de nombreuses applications.

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