Pierre T.
APPRENTISSAGE MULTI-TÂCHES EN TRAITEMENT DE LANGAGE NATUREL ET EN VISION PAR ORDINATEUR
L’apprentissage à tâche unique consiste à apprendre à prédire un seul résultat à partir d’un ensemble de données étiquetées. En revanche, l’apprentissage multi-tâches est le processus d’apprentissage conjoint pour prédire plusieurs résultats sur des entrées de même modalité, telles que des images ou du texte.
Pourquoi apprendre conjointement ? Parce que l’apprentissage conjoint peut apprendre des caractéristiques qui généralisent mieux entre les tâches. Les caractéristiques apprises peuvent même généraliser à de nouvelles tâches de prédiction dans le même domaine.
Le mélange de l’apprentissage supervisé et non supervisé peut améliorer la capacité à généraliser entre les tâches. En effet, l’inclusion de tâches non supervisées permet d’utiliser des données non étiquetées ainsi que des données étiquetées, et d’augmenter le nombre de données d’entraînement.
L’apprentissage auto-supervisé est encore plus puissant. Avec cette méthode, des tâches supervisées sont définies pour prédire certaines caractéristiques des données à partir du reste. En utilisant l’apprentissage auto-supervisé, les modèles peuvent apprendre de toutes les données non étiquetées disponibles sans que les humains n’aient besoin d’étiqueter les données. Les tâches auto-supervisées sont également un mécanisme puissant pour obtenir un grand nombre de données étiquetées diverses sans que les humains n’aient à fournir un effort considérable.
Learing multi-tâches a été particulièrement utile pour le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Dans le traitement de texte, cette méthode peut être utilisée pour entraîner un modèle à effectuer plusieurs tâches de traitement en même temps. En vision par ordinateur, l’apprentissage multi-tâches peut être combiné avec l’apprentissage non supervisé pour améliorer la détection d’objets dans les images.
Il est important de noter que l’apprentissage multi-tâches est un processus flexible. Il peut affecter la manière dont les modèles sont entraînés, en particulier en permettant de définir de nouvelles tâches supervisées à tout moment.
En somme, l’apprentissage multi-tâches peut permettre d’élargir l’ensemble de données disponibles pour l’apprentissage, conduisant à des modèles plus robustes et plus précis. Cette approche peut être utile pour de nombreuses applications en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel.
