ATELIER - APPRENDRE A PARTIR DE PEU : ANNOTATIONS DISTANTES ET MODÈLES ...

datacraft

Atelier - Apprendre à partir de peu : annotation distante et modèles faiblement supervisés

datacraft, Sorbonne Center for Artificial Intelligence

Les modèles de deep learning supervisés sont très efficaces pour modéliser des phénomènes du quotidien pour lesquels nous ne disposons pas d'équation déterministe ( traitement du langage naturel, détection d'objets, recommandations,...) mais ils sont très gourmands en données, notamment en annotations. Annotations dont nous ne disposons pas forcément sur le terrain et qui peut-être très couteuse à récupérer. Il est de plus en plus courant de chercher à développer des modèles faiblement supervisés en générant des annotations à partir de données externes (Wikipedia, Wikidata,...).Dans cet atelier nous parlerons des méthodes de génération d'annotations à partir de sources externes ( supervision distante ) et nous explorerons les méthodes algorithmiques introduites dans les modèles d'apprentissage profond dans la littérature pour ne pas sur-apprendre le bruit propagé dans les annotations à cause de l'annotation distante.Plan de l'atelier : - 9h30 - 10h30 : Introduction à l'annotation distante.- 10h30 - 12h : Annotation distante, cas pratique.- 14h - 17h : Modèles faiblement supervisés.Atelier présenté par Maya Sahraoui, doctorante à Sorbonne Université

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