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== Définition ==
== Définition ==
Transfert d'informations d'une tâche d'apprentissage automatique à une autre. Par exemple, dans un apprentissage multitâche, un seul modèle résout plusieurs tâches. C'est le cas des modèles profonds, qui ont différents nœuds de sortie pour différentes tâches. L'apprentissage par transfert peut impliquer le transfert de connaissances issues de la solution d'une tâche plus simple vers une tâche plus complexe, ou le transfert de connaissances tirées d'une tâche contenant de nombreuses données vers une tâche en contenant moins.
Apprentissage qui consiste à exploiter les connaissances d'un modèle neuronal entraîné sur un jeu de données pour l'appliquer et l'enrichir dans le cadre d'un apprentissage sur un jeu de données différent.  
 


Note <br />
On préférera apprentissage par transfer, bien que ce soit plutôt un transfert d’apprentissage, pour des questions d’uniformité avec apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement.
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== Français ==
== Français ==
''' apprentissage par transfert   <small>n.m.</small> '''
'''apprentissage par transfert'''


'''transfert d'apprentissage'''


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== Anglais ==
== Anglais ==
'''transfer learning'''


'''  transfer learning'''
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Version du 3 juin 2019 à 09:41

Domaine


Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage profond


Définition

Apprentissage qui consiste à exploiter les connaissances d'un modèle neuronal entraîné sur un jeu de données pour l'appliquer et l'enrichir dans le cadre d'un apprentissage sur un jeu de données différent.

Note
On préférera apprentissage par transfer, bien que ce soit plutôt un transfert d’apprentissage, pour des questions d’uniformité avec apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement.

Français

apprentissage par transfert

transfert d'apprentissage


Anglais

transfer learning






Source: Google machine learning glossary

Publié : datafranca.org