« Apprentissage autosupervisé » : différence entre les versions
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L'apprentissage auto-supervisé (self-supervised learning) consiste à obtenir des annotations (ou étiquettes) en masquant une partie de l'information dans les données d'entraînement pour tenter de la reconstituer à partir des parties restantes. Le modèle génère ainsi l’annotation des données par lui-même. | L'apprentissage auto-supervisé (''self-supervised learning'') consiste à obtenir des annotations (ou étiquettes) en masquant une partie de l'information dans les données d'entraînement pour tenter de la reconstituer à partir des parties restantes. Le modèle génère ainsi l’annotation des données par lui-même. | ||
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Version du 3 août 2022 à 20:08
Définition
L'apprentissage auto-supervisé (self-supervised learning) consiste à obtenir des annotations (ou étiquettes) en masquant une partie de l'information dans les données d'entraînement pour tenter de la reconstituer à partir des parties restantes. Le modèle génère ainsi l’annotation des données par lui-même.
Français
apprentissage autosupervisé
Anglais
self-supervised learning
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki
