پروژه torchssl

TorchSSL/TorchSSL

این یک کتابخانه مبتنی بر PyTorch برای یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) است که در کنفرانس معتبر NeurIPS 2021 معرفی شده است.

کاربرد:

این کتابخانه به شما کمک می‌کند تا از ترکیب داده‌های برچسب‌دار کم و داده‌های بدون برچسب زیاد برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنید.

ایده اصلی اینه که با استفاده از ساختار داده‌های بدون برچسب، دقت مدل رو بدون نیاز به برچسب‌گذاری دستی بهبود بدید.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی داده‌های برچسب‌دار شما محدود هستند (مثل پزشکی، تشخیص ناهنجاری، یا داده‌های تخصصی) اما داده خام زیادی دارید، استفاده از این کتابخانه می‌تونه بسیار موثر باشه.

همچنین برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگانی که روی روش‌های پیشرفته مثل Consistency Regularization، Pseudo-Labeling یا FixMatch کار می‌کنند، این ابزار عالیه.

چند مثال از موارد استفاده:

آموزش مدل تشخیص بیماری با تنها چند صد نمونه برچسب‌دار و هزاران نمونه بدون برچسب

بهبود دقت مدل‌های تشخیص تصویر در شرایط کمبود داده نظارتی

ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های جدید SSL در محیط استاندارد و قابل تکرار