Comprendre l’apprentissage semi-supervisé : méthodes et cas d’utilisation.

Vous disposez d’une grande quantité de données dont une petite partie seulement est étiquetée ? L’apprentissage semi-supervisé propose une solution innovante en exploitant à la fois les éléments étiquetés et non étiquetés. Malgré les défis qui restent à relever, cette méthode apporte de nombreux avantages au domaine de l’intelligence artificielle. Découvrez les techniques et processus utilisés pour mettre en œuvre cette approche d’apprentissage.

Qu’est-ce que l’apprentissage semi-supervisé ?

L’apprentissage semi-supervisé, semi-supervised learning (SSL) en anglais, est une technique de machine learning qui combine les avantages de l’apprentissage supervisé et non supervisé. Il s’appuie sur un ensemble de données majoritairement non étiquetées complété par une petite quantité d’éléments étiquetés.

L’objectif de cette méthode est d’utiliser les informations contenues dans les éléments non labellisés pour améliorer la performance d’un modèle. Par exemple, en identifiant des clusters dans les données non labellisées, ce dernier peut prédire de manière plus précise sur les nouvelles données. Cette technique est particulièrement utile dans un contexte où l’étiquetage de la data est coûteux en temps et en ressources.

 

Méthodes et techniques de l’apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage semi-supervisé utilise les données labellisées dans l’entraînement des modèles, mais incorpore également des données non labellisées à l’ensemble d’apprentissage. Les techniques utilisées dans ce cadre sont réparties en quatre grandes catégories.

Le self-training pour un cercle vertueux d’apprentissage

Le self-training ou pseudo-étiquetage est une méthode d’entraînement des modèles simple et efficace. Il consiste, dans un premier temps, à entraîner un modèle en mode supervisé sur les données labellisées. Il est ensuite utilisé sur les données non labellisées permettant de générer une prédiction pour chacun des échantillons. Un couple échantillon-prédiction est incorporé à l’ensemble d’apprentissage lorsque son score de confiance est suffisamment élevé. Le modèle est alors réentraîné en mode supervisé sur l’ensemble des données étiquetées et pseudo-étiquetées.

La création de données d’apprentissage avec les modèles génératifs

Cette autre famille d’approches SSL utilise conjointement un modèle génératif et un modèle discriminatif. Mais par abus de langage, on parle simplement de modèles génératifs. Le premier modèle pourra servir à générer de nouveaux échantillons. Quant au second, il pourra être utilisé pour classifier les nouveaux échantillons.

Dans le cadre de l’apprentissage semi-supervisé, les deux modèles sont entraînés ensemble dans un premier temps en mode non supervisé. L’entraînement avec des images non labellisées permet au modèle discriminatif d’apprendre à extraire les caractéristiques des échantillons et à distinguer les images réelles des fausses. Il pourra ensuite apprendre à classifier correctement les images étiquetées pendant son apprentissage supervisé qui se déroule dans un second temps.

La séparation de faible densité ou comment exploiter la structure des données

Parmi les approches SSL se trouvent les méthodes dites low-density separation ou séparation de faible densité. Elles reposent sur l’hypothèse que les frontières optimales de séparation des classes se situent dans des zones de faible densité de données.

Ici, un petit ensemble d’exemples étiquetés est utilisé pour identifier ces frontières tandis que l’exploitation d’un gros volume de données non étiquetées permet d’affiner l’algorithme d’apprentissage. Avec cette combinaison, vous pouvez minimiser les erreurs de classification et maximiser l’utilisation des données pour obtenir des modèles plus précis et robustes.

Les graphes : connecter les points pour mieux comprendre

La dernière catégorie d’approches SSL est fondée sur l’hypothèse selon laquelle les données similaires devraient présenter la même étiquette. Cette présupposition est ici exploitée sous la forme d’un graphe où les nœuds représentent les données. Quant aux arêtes, ils relient les points de données voisins selon leurs similarités. Dans le cadre de l’apprentissage semi-supervisé, les techniques comme les algorithmes de propagation d’étiquettes utilisent la structure du graphe pour prédire la classe des échantillons non labellisés à partir d’étiquettes disponibles.

 

Processus de l’apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage des modèles supervisés se déroule selon un processus précis. De la collecte des données à l’affinement de l’entraînement, il s’articule autour de quatre principales étapes.

1 – Collecter les données d’entraînement

La première étape du processus SSL consiste à collecter et mettre en forme un ensemble de données qui sera exploité par les algorithmes de machine learning. Il est composé d’éléments étiquetés qui sont cruciaux pour permettre au modèle de construire une base solide. Cependant, la majorité des données collectées sont non labellisées : elles contiennent l’information, mais leur classe est inconnue. Ces éléments aident le modèle à affiner sa compréhension.

2 – Procéder à l’entraînement initial des modèles

Vient ensuite l’étape d’entraînement initial. Pour cela, un modèle est choisi selon les données collectées et les tâches à accomplir. Il est d’abord entraîné exclusivement sur les informations étiquetées pour apprendre à associer certaines caractéristiques des données à leurs étiquettes. L’objectif de cette phase est de permettre à l’algorithme de généraliser à de nouveaux éléments étiquetés et prédire correctement les étiquettes qu’il n’a jamais vues.

3 – Incorporer les données non étiquetées dans l’ensemble d’apprentissage

Vous pouvez maintenant utiliser les modèles pour la prédiction d’étiquettes de données non labellisées. Au cours de ces entraînements, les prédictions les plus sûres seront retenues. Ainsi, les éléments non étiquetés et leur prédiction sont pris en compte pour enrichir l’ensemble d’apprentissage. Le modèle est alors amené à apprendre à partir des données étiquetées initiales, mais également à renforcer ses connaissances en se basant sur ses propres prédictions.

4 – Affiner l’apprentissage des modèles

Les trois premiers points du processus SSL sont répétés de manière itérative. À chaque itération, les éléments non étiquetés et leurs pseudo-étiquettes sont ajoutés à l’ensemble d’entraînement. Le modèle s’entraîne alors de nouveau avec les données étendues. Ainsi, les erreurs des premières prédictions sont progressivement corrigées. Ce processus s’arrête lorsque le modèle converge vers une solution stable, c’est-à-dire lorsque ses performances ne s’améliorent plus de façon significative.

 

Avantages de l’apprentissage semi-supervisé

En utilisant à la fois les données étiquetées et non étiquetées, cette approche procure de nombreux avantages par rapport aux méthodes supervisées traditionnelles.

Réduction des coûts

L’un des avantages des méthodes semi-supervisées réside dans sa capacité à réduire significativement les coûts et les efforts nécessaires à l’étiquetage des données. En effet, étiqueter un grand nombre d’informations est souvent coûteux et chronophage. En tirant parti d’un petit ensemble de données étiquetées et d’une grande quantité d’informations non étiquetées, l’apprentissage semi-supervisé permet aux entreprises de diminuer les coûts du machine learning.

Amélioration des performances des modèles

En utilisant des données non étiquetées pour affiner les modèles, les méthodes d’apprentissages semi-supervisés leur permettent d’apprendre à mieux généraliser. Ils peuvent ainsi améliorer la précision et la robustesse des prédictions. Cette technique est particulièrement utile lorsque les données étiquetées sont rares ou insuffisantes pour assurer un entraînement performant du modèle.

Exploitation de grandes quantités d’informations

Dans la plupart des cas, vous disposez d’un grand volume de données non étiquetées, mais peu de données étiquetées. Avec le semi-supervised learning, cette richesse en matière de data peut être exploitée pour enrichir les ensembles d’entraînement.

Meilleure généralisation

En intégrant les informations contextuelles et structurelles des données non structurées, le semi-supervised learning permet de proposer de meilleures généralisations, mais aussi une réduction de biais sur des ensembles de données variées et complexes.

Flexibilité et adaptabilité accrues

Les méthodes de semi-supervised learning s’adaptent à divers types de data. Utiles dans les domaines où les données labellisées sont rares, elles excellent également dans les situations où les données sont abondantes, mais où l’expertise nécessaire pour l’étiquetage est limitée.

 

Défis et limites de l’apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage semi-supervisé procure de nombreux avantages. Il n’est cependant pas exempt de défis. Seule une compréhension approfondie des données et des algorithmes permet d’obtenir des résultats satisfaisants.

• Un des principaux défis de ces méthodes réside dans la qualité et la représentativité des données non étiquetées. Si ces ensembles de data contiennent des biais, les algorithmes risquent d’apprendre et renforcer ces biais. Ils peuvent ainsi affecter la qualité de leur prédiction.
• Les méthodes semi-supervisées sont basées sur une hypothèse fondamentale selon laquelle les données non labellisées forment des clusters homogènes. Si ces derniers contiennent des éléments de différentes classes, l’algorithme risque de faire des erreurs de classification.
• Définir une fonction de perte adaptée à l’apprentissage semi-supervisé est un défi important. En effet, il faut trouver un équilibre entre la réduction de l’erreur sur les données labellisées et l’amélioration de la cohérence entre prédictions d’éléments non étiquetés.

 

Cas d’utilisation de l’apprentissage semi-supervisé

Le semi-supervised learning trouve des applications dans de nombreux domaines. Avec le traitement du langage naturel, il assure la classification des textes ou la traduction automatique. Il excelle également dans la détection d’objets, la reconnaissance ou la segmentation d’images. Dans un autre registre, ses algorithmes permettent de mettre en place des systèmes de recommandation de produits et de contenus performants.

 

Perspectives et innovations dans l’apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage semi-supervisé est un domaine de recherche en constante évolution. Les perspectives sont prometteuses et vous pouvez vous attendre à des évolutions comme :

• de nouvelles méthodes pour auto-étiqueter les données;
• l’intégration avec d’autres techniques d’apprentissage automatique ;
• l’extension de l’apprentissage semi-automatisé à d’autres domaines tels que la finance ou la santé ;
• le développement d’algorithmes d’apprentissage semi-supervisés plus robustes aux bruits et aux erreurs de données.

 

L’apprentissage semi-supervisé propose une solution efficace pour tirer parti de grandes quantités de données non étiquetées. Il permet ainsi d’améliorer les performances des algorithmes du machine learning.

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