apprentissage auto-supervisé

L'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d' apprentissage automatique . Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels . Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau. Deuxièmement, la tâche réelle est effectuée avec un apprentissage supervisé ou non supervisé. L'apprentissage auto-supervisé a produit des résultats prometteurs ces dernières années et a trouvé une application pratique dans le traitement audio et est utilisé par Facebook et d'autres pour la reconnaissance vocale . Le principal attrait du SSL est que la formation peut se produire avec des données de qualité inférieure, plutôt que d'améliorer les résultats finaux. L'apprentissage auto-supervisé imite de plus près la façon dont les humains apprennent à classifier les objets.