Classification multi-étiquettes

La classification multi-étiquettes est un type de problème d'apprentissage supervisé où chaque instance peut être associée à plusieurs étiquettes, étendant ainsi le concept de classification mono-étiquette (c'est-à-dire, classification multiclasse ou binaire). Elle vise à prédire toutes les étiquettes possibles pour une donnée d'entrée donnée grâce à un modèle, ce qui améliore la précision et l'exhaustivité de la classification. Cette tâche présente une valeur d'application significative en vision par ordinateur, capable de gérer la reconnaissance et l'annotation d'objets multiples dans des scénarios complexes.