Data

Initiez-vous à l'apprentissage semi-supervisé

Intégrez l'apprentissage semi-supervisé dans un projet de machine learning lorsque les données étiquetées sont rares ou coûteuses à obtenir.

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Les données brutes existent en masse. Or, la plupart de ces données n'est pas labellisée. Comment entraîner une IA dans ces conditions ? C’est exactement le défi des data scientists aujourd'hui…

Les données ? Abondantes. Mais les annotations sont rares et coûteuses : il faut du temps, de la précision et de l'expertise pour les ajouter.

C'est là qu'entre en jeu l’apprentissage semi-supervisé ou SSL (Semi Supervised Learning en anglais).

Entre le tout-étiqueté du supervisé et le zéro-étiquette du non supervisé, le semi-supervisé utilise les deux : il apprend à partir d’un petit échantillon bien annoté… pour mieux exploiter la masse restante.

Résultat ? Moins d’étiquettes, mais des modèles puissants, capables d’analyser des données avec précision.

Dans ce cours, vous construirez un modèle de segmentation semi-supervisé pour analyser des images médicales.

Envie de plonger au cœur de l’IA, même quand elle n’a pas toutes les réponses ? Commencez le cours dès maintenant !

Learning outcomes

Mettre en place un modèle semi-supervisé

Requirements

Pour suivre ce cours, vous devez être familier avec le concept de “propagation de labels” (page wikipédia en anglais) et vous aurez besoin d'utiliser ces outils :