« Apprentissage d'un coup » : différence entre les versions


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Ces modèles font de la famille des modèles d'[[apprentissage par transfert]].
Ces modèles font de la famille des modèles d'[[apprentissage par transfert]].


Voir aussi [[apprentissage avec peu d’exemples]] et [[apprentissage sans exemple]].
Voir aussi [[apprentissage zéro-coup]].


==Français==
==Français==
'''apprentissage d'un coup'''
'''apprentissage un-coup'''
'''apprentissage un coup'''
'''apprentissage en un coup'''


'''apprentissage avec un seul exemple'''  
'''apprentissage avec un seul exemple'''  
'''apprentissage avec un unique exemple'''


'''apprentissage avec un exemple'''   
'''apprentissage avec un exemple'''   


'''apprentissage à partir d'un seul exemple'''   
'''apprentissage à partir d'un seul exemple'''   
'''apprentissage à partir d'un unique exemple''' 


'''apprentissage à exemple unique'''   
'''apprentissage à exemple unique'''   
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'''one shot learning'''
'''one shot learning'''
'''1-shot learning'''
'''1 shot learning'''


==Sources==
==Sources==

Dernière version du 6 juillet 2024 à 11:01

Définition

Approche d'apprentissage automatique qui permet d'entraîner des classificateurs efficaces à partir d'un seul exemple ou d'une seule donnée d'apprentissage.

Compléments

Ces modèles font de la famille des modèles d'apprentissage par transfert.

Voir aussi apprentissage zéro-coup.

Français

apprentissage d'un coup

apprentissage un-coup

apprentissage un coup

apprentissage en un coup

apprentissage avec un seul exemple

apprentissage avec un exemple

apprentissage à partir d'un seul exemple

apprentissage à exemple unique

Anglais

one-shot learning

one shot learning

1-shot learning

1 shot learning

Sources

Thèse de Selma Belgacem

Source: Glossaire de l'apprentissage machine, Google, consulté le 20 mai 2019.