Apprentissage par transfert

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond

Définition

Transfert d'informations d'une tâche de machine learning 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.

La plupart des systèmes de machine learning résolvent une seule tâche. L'apprentissage par transfert est un petit pas vers l'intelligence artificielle, en ce qu'un seul programme peut résoudre plusieurs tâches.

Anglais

transfer learning

Source: Google machine learning glossary