Vous êtes-vous déjà demandé comment les machines peuvent apprendre à reconnaître des objets qu'elles n'ont jamais vus auparavant ? S'il existe une multitude de méthodes pour les former, il nous semblait important d'évoquer un concept majeur dans le monde de l'IA, à savoir le Zero Shot Learning (ZSL), une approche très utilisée en Computer Vision, notamment. Le ZSL permet aux machines d'identifier des objets non vus en exploitant les connaissances d'objets apparentés ou en utilisant des descriptions sémantiques. Cette méthode est utilisée dans des applications pratiques de l'IA comme la classification d'images, la détection d'objets et bien plus encore. Elle permet aux ordinateurs de mimer les capacités d'apprentissage humaines.
Découvrez à travers cet article de blog comment le concept de ZSL transforme le paysage de l'IA et des techniques utilisées pour entraîner les modèles Computer Vision, rendant les machines plus performantes que jamais ! Prêts ? C'est parti.
Alors, qu'est-ce que le Zero Shot Learning ?
Si vous vous demandez ce qu'est le Zero Shot Learning, laissez-nous le définir brièvement ! Le Zero Shot Learning (ZSL) est un paradigme d'apprentissage innovant en apprentissage automatique, où un modèle peut reconnaître des objets ou des classes qu'il n'a pas rencontrés pendant l'entraînement. En d'autres termes, le ZSL permet au modèle de classer des classes non vues en utilisant les connaissances des classes vues et un espace sémantique.
Le modèle est entraîné sur des classes vues et leurs représentations de caractéristiques correspondantes (c'est-à-dire, en utilisant les données pré-traitées d'un dataset utilisé pour l'entraînement). Par exemple, dans la classification de texte, le modèle apprend à associer des mots avec des valeurs de sentiment. De même, en Computer Vision, le modèle extrait des caractéristiques des images pour créer un espace vectoriel.
En utilisant le Zero Shot Learning, le modèle exploite cette connaissance apprise pour classer des objets non vus. Il le fait en mappant les classes non vues dans le même espace sémantique que les classes vues. Cet espace est souvent créé à l'aide de techniques de traitement du langage naturel, telles qu'un modèle de langage pré-entraîné. Par exemple, si le modèle a appris sur les chiens et doit classer un chat, il utilise ses connaissances existantes sur les animaux pour faire une prédiction. Le modèle associe la classe non vue, "chat", avec sa représentation sémantique correspondante, telle que "un petit animal poilu avec des moustaches et une queue".
Ainsi, le Zero Shot Learning combine l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et le transfert d'apprentissage pour permettre aux modèles de reconnaître des objets ou des classes non vus. Cette approche puissante ouvre de nouvelles possibilités pour diverses applications, de la classification d'images à l'analyse de sentiments.
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Quelle est l'importance des méthodes de Zero Shot Learning ?
L'importance du Zero Shot Learning réside dans sa capacité à surmonter les limitations des modèles d'apprentissage automatique traditionnels. Voici quelques raisons clés pour lesquelles l'apport du ZSL est significatif :
Scalabilité
Le Zero Shot Learning permet aux modèles de reconnaître un grand nombre d'objets ou de classes sans nécessiter d'étiquettes de données d'entraînement étendues pour chacun. Cela le rend grandement évolutif et efficace.
Flexibilité
Le ZSL peut gérer de nouvelles classes non vues que les modèles traditionnels ne peuvent pas gérer. Cette flexibilité permet aux modèles de s'adapter à des environnements changeants et d'apprendre de nouveaux concepts au fil du temps.
Coût d'annotation réduit
L'annotation des données est un processus coûteux et chronophage. Le Zero Shot Learning réduit le besoin de données annotées, car il peut apprendre à partir de bases de connaissances existantes et de représentations sémantiques. Cela ne veut pas dire pour autant que vous allez vous passer complètement des données annotées, mais vous passerez moins de temps sur le processus d'annotation à produire des données qualitatives, plutôt qu'à traiter des volumes très importants de données (en centaines de milliers ou en millions).
Apprentissage similaire à l'humain
Le Zero Shot Learning imite la façon dont les humains apprennent, en utilisant des connaissances linguistiques préalables et un contexte pour reconnaître de nouveaux objets. Cela en fait un outil très utile dans le développement d'une intelligence artificielle plus humaine.
Applications plus étendues
Le ZSL a des applications potentielles dans divers domaines, tels que la Computer Vision, le traitement du langage naturel et la classification de texte. Il peut être utilisé pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, l'analyse de sentiments et la traduction de langues.
Dans l'ensemble, le Zero Shot Learning est une approche puissante qui aborde les défis des modèles d'apprentissage automatique traditionnels. En permettant aux modèles de reconnaître des classes non vues et d'apprendre à partir de connaissances existantes, le ZSL offre une solution évolutive, flexible et rentable pour diverses applications.
Comment mettre le Zero Shot Learning en pratique ?
Si vous nous avez suivi jusque là, vous avez compris que le Zero Shot Learning (ZSL) est un paradigme d'apprentissage unique qui permet à un modèle d'apprentissage automatique de reconnaître des classes non vues sans aucun exemple d'entraînement étiqueté. Voici un guide étape par étape sur la façon de mettre en pratique le Zero Shot Learning, divisé en deux étapes principales : l'entraînement et l'inférence.
Étape d'entraînement
a. Classes vues
La première étape de l'étape d'entraînement implique de collecter des données à partir de classes vues. Ce sont les classes que le modèle est entraîné à apprendre. Le modèle apprend à extraire des caractéristiques et à reconnaître des modèles à partir de ces classes.
b. Informations auxiliaires
Comme il n'y a pas d'instances étiquetées pour les classes non vues, des informations supplémentaires sont nécessaires pour résoudre le problème d'apprentissage Zero Shot. Ces informations auxiliaires peuvent être sous forme de descriptions, d'informations sémantiques ou d'incorporations de mots et devraient contenir des informations sur toutes les classes non vues.
c. Représentation de caractéristiques
Le modèle est entraîné à apprendre une représentation de caractéristiques pour chaque classe vue à l'aide des données d'entraînement étiquetées. L'objectif est de mapper chaque classe vue à un espace vectoriel de haute dimension, également connu sous le nom d'espace sémantique.
Étape d'inférence
a. Classes non vues
Pendant l'inférence, le modèle est présenté avec des données à partir des classes non vues, sur lesquelles il n'a pas été entraîné. L'objectif est de généraliser les connaissances apprises des classes vues aux classes non vues.
b. Mapping de l'espace sémantique
Les informations auxiliaires sur les classes non vues sont utilisées pour les mapper dans le même espace vectoriel de haute dimension que les classes vues. Cela permet au modèle de comparer et de contraster les différents ensembles de classes vues et non vues dans un espace commun.
c. Classification
Le modèle utilise les représentations de caractéristiques apprises pendant l'entraînement et les informations auxiliaires fournies pendant l'inférence pour classer les échantillons de données non vus. Il le fait en trouvant la correspondance la plus proche entre les vecteurs de caractéristiques des classes non vues et des classes vues dans l'espace sémantique.
Le Zero Shot Learning est un processus en deux étapes qui implique l'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique sur des classes vues et l'utilisation d'informations auxiliaires pour généraliser les connaissances apprises aux classes non vues. En mappant à la fois les classes vues et non vues dans un espace sémantique commun, le modèle peut comparer et classer de nouvelles données d'échantillons, même s'ils appartiennent à des classes qu'il n'a jamais rencontrées auparavant.
Comment sélectionner la meilleure méthode de Zero Shot Learning ?
Pour sélectionner la meilleure méthode ZSL, il est essentiel de comprendre les différents types de méthodes disponibles et leurs forces. Ici, nous discutons des deux principales approches utilisées pour résoudre les problèmes de reconnaissance Zero Shot : les méthodes basées sur les classifieurs et les méthodes basées sur les instances.
Méthodes basées sur les classifieurs
Méthodes de correspondance
Ces méthodes construisent un classifieur pour les classes non vues en apprenant une fonction de correspondance entre les prototypes de classe dans l'espace sémantique et les classifieurs binaires "un-contre-le-reste" dans l'espace de caractéristiques. Elles sont adaptées aux scénarios où chaque classe a un prototype unique dans l'espace sémantique.
Méthodes de relation
Ces méthodes construisent un classifieur pour les classes non vues en fonction de leurs relations inter- et intra-classes dans l'espace de caractéristiques et l'espace sémantique. Elles sont idéales lorsque les relations entre les classes vues et non vues peuvent être obtenues en calculant les relations entre les prototypes correspondants.
Méthodes de combinaison
Ces méthodes construisent un classifieur pour les classes non vues en combinant des classifieurs pour les éléments de base utilisés pour constituer les classes. Elles sont particulièrement adaptées aux espaces sémantiques où chaque classe est une combinaison d'éléments de base.
Méthodes basées sur les instances
Méthodes de projection
Ces méthodes obtiennent des instances étiquetées pour les classes non vues en projetant à la fois les instances de l'espace de caractéristiques et les prototypes de l'espace sémantique dans un espace partagé. Elles sont utiles lorsque les instances d'entraînement étiquetées dans l'espace de caractéristiques appartiennent aux classes vues, et les prototypes des classes vues et non vues sont disponibles dans l'espace sémantique.
Méthodes d'emprunt d'instances
Ces méthodes empruntent des instances étiquetées à partir de classes similaires pour obtenir des instances étiquetées pour les classes non vues. Elles sont adaptées lorsqu'il existe des similarités entre les classes, et les instances de classes similaires peuvent être utilisées comme instances positives pour l'entraînement du classifieur.
Méthodes de synthèse
Ces méthodes synthétisent des pseudo-instances pour les classes non vues en utilisant différentes stratégies, telles que supposer que les instances de chaque classe suivent une certaine distribution. Elles sont utiles lorsque les paramètres de distribution pour les classes non vues peuvent être estimés et que les instances des classes non vues peuvent être synthétisées.
Facteurs à considérer pour choisir la meilleure méthode de Zero Shot Learning
Type de problème
Comprenez la nature du problème et le type de données que vous avez. Cela vous aidera à déterminer si une méthode basée sur le classifieur ou l'instance est plus adaptée.
Espace sémantique
Considérez la structure de l'espace sémantique (c'est-à-dire, une représentation mathématique, généralement sous forme de vecteurs à haute dimension, qui capture la signification et les relations entre différents concepts),et si elle convient à la méthode choisie. Par exemple, les méthodes de combinaison sont plus adaptées aux espaces sémantiques où chaque classe est une combinaison d'éléments de base.
Disponibilité des données
Évaluez la disponibilité des instances d'entraînement étiquetées pour les classes vues et les prototypes pour les classes vues et non vues. Cela vous aidera à déterminer quelle méthode est plus réalisable en tenant compte des données disponibles.
En fin de compte, la sélection de la meilleure méthode de Zero Shot Learning dépend du problème d'apprentissage ou du type, de l'espace sémantique et de la disponibilité des données. En comprenant les forces et les faiblesses de chaque approche, vous pouvez choisir la méthode la plus appropriée pour votre cas d'utilisation spécifique.
Défis possibles rencontrés dans le Zero Shot Learning
Le Zero-Shot Learning (ZSL) est une technique puissante, mais elle présente certains défis qui peuvent affecter ses performances. Ici, nous discutons de quelques problèmes courants auxquels on peut être confronté lors de l'entraînement pour appliquer le Zero Shot Learning en pratique.
Problème de biais
Pendant la phase d'entraînement, le modèle n'est exposé qu'aux classes vues, ce qui peut entraîner un biais vers la prédiction d'échantillons de données non vus comme l'une des classes vues. Ce problème devient plus prononcé lorsque le modèle est évalué sur des échantillons provenant à la fois de classes vues et non vues pendant les tests.
Décalage de domaine
Les modèles ZSL sont conçus pour étendre des modèles pré-entraînés à de nouvelles classes lorsque les données deviennent progressivement disponibles. Cependant, la distribution statistique des données dans l'ensemble d'entraînement (classes vues) et l'ensemble de test (classes vues ou non vues) peut être significativement différente, entraînant un problème de décalage de domaine.
Problème de hubness
Le problème de hubness découle de ce qu l'on pourrait appeler la "malédiction de la dimensionalité" associée à la recherche du plus proche voisin. Dans les données de haute dimension, certains points, appelés hubs, apparaissent fréquemment dans l'ensemble des k plus proches voisins d'autres points. Dans le ZSL, le hubness peut survenir en raison de deux facteurs :
1. Caractéristiques d'entrée et sémantiques de haute dimension
Lorsque des vecteurs de haute dimension sont projetés dans un espace de faible dimension, la variance est réduite, ce qui entraîne un regroupement des points mappés en un hub.
2. Utilisation de la régression de la crête
La régression de la crête, largement utilisée dans le Zero Shot Learning, peut induire un hubness, conduisant à un biais dans les prédictions avec seulement quelques classes prédites la plupart du temps, quelle que soit la requête.
Perte sémantique
Pendant l'entraînement sur les classes vues, le modèle n'apprend que les attributs essentiels pour distinguer ces classes. Cependant, certaines informations latentes peuvent ne pas être apprises si elles ne contribuent pas de manière significative au processus de prise de décision. Ces informations peuvent être déterminantes lors des tests sur des classes non vues, entraînant une perte sémantique.
Par exemple, un classifieur chat/chien se concentre sur des attributs tels que l'apparence faciale et la structure corporelle. Le fait que les deux soient des animaux à quatre pattes n'est pas un attribut distinctif. Cependant, cela peut être un facteur décisif important si la classe non vue est "humains" pendant les tests.
Pour surmonter ces défis, les chercheurs développent constamment de nouvelles méthodes et techniques pour améliorer les performances des modèles de Zero-Shot Learning. En comprenant ces limites, les praticiens de l'IA peuvent prendre des décisions éclairées lors de l'application du ZSL à leurs cas d'utilisation spécifiques.
Top 12 des applications du Zero Shot Learning
Le Zero-Shot Learning (ZSL) est une technique polyvalente avec de nombreuses applications dans divers domaines. Voici les 12 principales applications du Zero Shot Learning :
Classification d'images
Le ZSL permet aux classifieurs d'images de reconnaître des objets à partir de classes non vues en exploitant des informations sémantiques, ce qui le rend adapté aux applications où les données étiquetées sont rares.
Détection d'objets
En Computer Vision, le Zero Shot Learning peut être utilisé pour des tâches de détection d'objets, par exemple en permettant aux modèles d'identifier des objets à partir de classes non vues dans des images et des vidéos.
Classification de texte
Le ZSL peut être appliqué à des problèmes de classification de texte, où il peut catégoriser des documents ou des phrases dans des classes non vues en fonction de leurs représentations sémantiques.
Analyse de sentiments
En traitement du langage naturel, le ZSL peut être utilisé pour l'analyse de sentiments, permettant aux modèles de comprendre les sentiments liés à de nouveaux sujets ou produits sans données d'entraînement explicites.
Récupération d'informations
Le Zero Shot Learning peut améliorer les systèmes de récupération d'informations en leur permettant d'identifier des documents ou des points de données pertinents à partir de classes ou de catégories non vues.
Traduction automatique
Le Zero Shot Learning peut être appliqué à des tâches de traduction automatique, permettant aux modèles de langage de traduire des langues sans corpus parallèles en exploitant des représentations sémantiques partagées.
Reconnaissance d'entités nommées
En NLP, le Zero Shot Learning peut être utilisé pour la reconnaissance d'entités nommées, permettant aux modèles d'identifier des entités à partir de classes non vues, telles que de nouveaux noms d'organisations ou de produits.
Reconnaissance vocale
Le Zero Shot Learning peut améliorer les systèmes de reconnaissance vocale en leur permettant de reconnaître des mots ou des phrases à partir de classes non vues en fonction de leurs représentations sémantiques.
Systèmes de recommandation
Le Zero Shot Learning peut améliorer les systèmes de recommandation en suggérant des articles à partir de classes ou de catégories non vues en fonction des préférences des utilisateurs et des informations sémantiques.
Diagnostic médical
Dans le domaine de la santé, le ZSL peut être appliqué à des tâches de diagnostic médical, permettant aux modèles d'identifier des maladies ou des conditions rares en fonction de leur similarité sémantique avec des maladies connues.
Découverte de médicaments
Le Zero Shot Learning peut être utilisé dans la découverte de médicaments pour prédire les interactions entre les médicaments et les protéines cibles pour de nouveaux composés non vus.
Véhicules autonomes
Le ZSL peut améliorer les capacités de perception des véhicules autonomes, leur permettant de reconnaître et de réagir aux objets ou aux scénarios non vus sur la route.
Ces applications démontrent le potentiel du Zero-Shot Learning à révolutionner divers domaines en permettant aux modèles de généraliser à des classes non vues et de s'adapter à de nouvelles situations avec des données d'entraînement limitées ou inexistantes.
Conclusion
En conclusion, le Zero-Shot Learning (ZSL) est une approche d'apprentissage automatique puissante et polyvalente qui permet aux modèles de reconnaître et de classer des objets ou des concepts à partir de classes non vues en exploitant des informations sémantiques et des représentations partagées. En abordant les défis des méthodes d'apprentissage supervisé traditionnelles, le ZSL ouvre de nouvelles possibilités pour diverses applications en Computer Vision, traitement du langage naturel et autres domaines.
Malgré des limites certaines, telles que les biais, le décalage de domaine et le hubness, les recherches et les avancées continues dans les techniques de ZSL améliorent constamment ses performances et son applicabilité. Comme nous l'avons vu dans les 12 principales applications du ZSL, ce paradigme d'apprentissage innovant a le potentiel de révolutionner diverses industries, de la classification d'images et de la détection d'objets à l'analyse de sentiments et à la découverte de médicaments.
Avec sa capacité à s'adapter à de nouvelles situations et à généraliser à des classes non vues, le Zero-Shot Learning est appelé à jouer un rôle importat dans la façonnement de l'avenir de l'intelligence artificielle.
