Open World Semi Supervised Learning

L'Open-World Semi-Supervised Learning est une approche d'apprentissage automatique conçue pour gérer la présence de données non étiquetées et de catégories inconnues, en améliorant la capacité de généralisation du modèle grâce à l'utilisation d'une petite quantité de données étiquetées et d'une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode ne seulement étend les limites de l'apprentissage semi-supervisé traditionnel, mais elle permet également la reconnaissance et la gestion de nouvelles catégories dans un environnement ouvert, augmentant ainsi la robustesse et l'adaptabilité du système. Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette approche aide à résoudre des problèmes tels que les coûts élevés d'annotation des données et la répartition inégale des catégories, ce qui augmente la valeur pratique des modèles dans des scénarios réels.