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== Domaine ==
==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.


[[catégorie:Démo]] Catégorie Démo
== Compléments ==
Ces modèles font de la famille des modèles d'[[apprentissage par transfert]].


Voir aussi [[apprentissage zéro-coup]].
== Définition ==


==Français==


== Termes privilégiés ==
'''apprentissage d'un coup'''


   
'''apprentissage un-coup'''
   
 
   
'''apprentissage un coup'''
== Anglais ==
 
'''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==
 
[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.]
 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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

Thèse de Selma Belgacem

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