« Apprentissage d'un coup » : différence entre les versions
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Approche d'apprentissage automatique qui permet d'entraîner des classificateurs efficaces à partir d'un seul exemple ou d'une seule donnée d'apprentissage. | |||
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==Français== | |||
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==Sources== | |||
[https://www.theses.fr/2014ROUES034 Thèse de Selma Belgacem] | |||
[https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, Source : Glossaire de l'apprentissage machine, Google, consulté le 20 mai 2019.] | [https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, Source: ''Glossaire de l'apprentissage machine, Google'', consulté le 20 mai 2019.] | ||
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Dernière version du 30 août 2024 à 14:02
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
Source: Glossaire de l'apprentissage machine, Google, consulté le 20 mai 2019.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki