Tous les modèles sont faux, certains sont utiles : sélection de modèles avec des étiquettes limitées

Aperçu

Découvrez MODEL SELECTOR, un cadre qui identifie efficacement le meilleur classificateur pré-entraîné en utilisant un minimum de données étiquetées, réduisant les coûts d'étiquetage jusqu'à 94,15 % sur plus de 1 500 modèles sur 16 jeux de données.

Programme

• Introduction à la Sélection de Modèle
Importance de la Sélection de Modèle en Apprentissage Automatique
Défis de la Sélection de Modèle avec des Données Étiquetées Limitées
• Aperçu des Modèles Prétrainés
Types de Modèles Prétrainés
Avantages et Limites
• Introduction au Cadre MODEL SELECTOR
Concept et Objectifs
Caractéristiques Clés et Avantages
• Guide Pratique pour Utiliser MODEL SELECTOR
Architecture du Cadre
Mise en Œuvre Étape par Étape
• Stratégies pour Réduire les Coûts d'Étiquetage
Approches d'Apprentissage Actif
Techniques d'Échantillonnage par Incertitude
• Études de Cas
Sélection de Modèle sur les Jeux de Données de Classification d'Image
Sélection de Modèle sur les Jeux de Données de Classification de Texte
• Évaluation des Performances
Métriques pour la Comparaison de Modèles
Analyse des Résultats et Efficacité des Coûts
• Sujets Avancés
Intégration de MODEL SELECTOR avec les Bibliothèques Populaires d'Apprentissage Automatique
Personnalisation de MODEL SELECTOR pour des Cas d'Utilisation Spécifiques
• Éthique et Utilisation Responsable des Modèles Prétrainés
Considérations de Biais et d'Équité
Directives pour une Utilisation Éthique
• Projet Final : Application de MODEL SELECTOR à un Jeu de Données du Monde Réel
Directives du Projet et Référentiels
Présentation et Revue par les Pairs
• Conclusion
Résumé des Enseignements Clés
Tendances Futures dans la Sélection de Modèle et l'Efficacité des Étiquettes

Sujets

Informatique