Niveau Débutant : L'essentiel en 3 points
- Son but : Organiser des techniques d'apprentissage (classification, regroupement, etc.) dans un système cohérent.
- Comment ? En comparant la structure des données (ex : similarités entre images) avec ce que le modèle apprend.
- Résultat : Les modèles deviennent plus précis et généralisent mieux, même sans données étiquetées.
Niveau Intermédiaire : Mécanismes clés
Distribution de supervision (p) : Représente la structure idéale des données (ex : similarités entre images d’un même animal).
Distribution apprise (q) : Ce que le modèle comprend actuellement.
Méthodes implémentées dans I Con
- t-SNE - Réduction de dimension : Aligne voisinages Gaussians en haute/basse dimension.
- k-means - Clustering : Distribution sur clusters.
- SimCLR - Apprentissage contrastif : Voisinages = paires augmentées.
- Classification supervisée - Apprentissage étiqueté = étiquettes one-hot.
Impact
- I Con redéfinit la recherche en IA en fournissant un langage commun pour comparer et améliorer les algorithmes.
- Boost des performances sur des tâches clés comme la classification d’images (+8% de précision sur ImageNet vs méthodes précédentes).
- Débiaisage automatique des modèles.
- Combinaison de techniques (ex : clustering + apprentissage contrastif).
Niveau Expert : Unification mathématique
Équation fondamentale : Distribution de supervision (fixe ou apprise) et représentations apprises par réseaux de neurones.
Méthodes unifiées : I Con unifie plus de 23 méthodes d'apprentissage automatique sous une seule équation mathématique.
Avancées récentes
- Debiasing : Correction automatique des biais en ajustant pour pondérer les échantillons sous-représentés.
- Nouveaux algorithmes : Combinaison de voisinages graphiques et d’augmentations pour un clustering contrastif (3% sur CIFAR-100).
- Interprétabilité : Visualisation des relations entre méthodes via leur position dans le « tableau périodique » I Con.