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L’apprentissage semi-supervisé est une technique de machine learning qui combine une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées. Cela permet de tirer parti des données disponibles tout en réduisant le besoin d’un étiquetage manuel coûteux. Par exemple, dans la reconnaissance d’image, une petite portion des images peut être étiquetée (comme “chien” ou “chat”), et l’algorithme apprend à classer le reste des images en se basant sur ces exemples limités.
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