méthode

apprentissage actif

Une approche d'apprentissage automatique où l'algorithme sélectionne les points de données les plus informatifs à apprendre, améliorant l'efficacité.
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Description

L'apprentissage actif est un sous-domaine de l'apprentissage automatique où l'algorithme choisit lui-même les points de données à étiqueter ou à interroger parmi un ensemble de données non étiquetées. Au lieu d'apprendre passivement à partir d'un ensemble d'entraînement fixe et échantillonné aléatoirement, le modèle sélectionne itérativement les exemples les plus informatifs pour demander des étiquettes, visant à atteindre une haute précision avec aussi peu d'exemples étiquetés que possible. Cela est particulièrement précieux lorsque l'étiquetage des données est coûteux ou chronophage, comme en imagerie médicale, en découverte de médicaments ou en traitement du langage naturel, où l'annotation par des experts est onéreuse.

Histoire

L'apprentissage actif trouve ses racines dans les années 1980 et 1990, avec des travaux fondateurs de David Cohn, Les Atlas et Richard Ladner en 1994 sur « Améliorer la généralisation grâce à l'apprentissage actif ». Le concept d'interroger des points de données informatifs remonte à des travaux antérieurs en statistique et en conception expérimentale.

Comment ça marche

Le processus commence généralement par un petit ensemble de données étiquetées pour entraîner un modèle initial. Le modèle évalue ensuite le pool non étiqueté et sélectionne les points les plus informatifs selon une stratégie d'interrogation. Les stratégies courantes incluent l'échantillonnage par incertitude (choisir les points où le modèle est le moins confiant), l'interrogation par comité (sélectionner les points où plusieurs modèles sont en désaccord) et le changement de modèle attendu (choisir les points qui modifieraient le plus le modèle actuel s'ils étaient étiquetés). Les points sélectionnés sont étiquetés (par un humain ou un oracle automatisé) et ajoutés à l'ensemble d'entraînement, puis le modèle est réentraîné. Cette boucle se répète jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit atteint, comme un seuil de performance ou un budget d'étiquetage.

En pratique

L'apprentissage actif est utilisé dans des applications où les données étiquetées sont rares ou coûteuses, comme la classification d'objets astronomiques à partir de relevés télescopiques, la détection de fraude dans les transactions financières et l'entraînement de systèmes de reconnaissance vocale avec un audio transcrit limité.

Anecdote

L'apprentissage actif peut réduire la quantité de données étiquetées nécessaires jusqu'à 90 % par rapport à l'échantillonnage aléatoire dans certaines tâches, ce qui en fait un outil clé pour un développement efficace de l'IA.

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