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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 avec peu d’exemples]] et [[apprentissage sans exemple]].
== Définition ==


==Français==


== Termes privilégiés ==
'''apprentissage avec un seul exemple'''


   
'''apprentissage avec un unique exemple'''
   
 
   
'''apprentissage avec un exemple'''  
== Anglais ==
 
'''apprentissage à partir d'un seul exemple'''  
 
'''apprentissage à partir d'un unique exemple''' 
 
'''apprentissage à exemple unique'''  
 
==Anglais==
'''one-shot learning'''
 
'''one shot learning'''
 
==Sources====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]]

Version du 29 janvier 2024 à 11:38

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 avec peu d’exemples et apprentissage sans exemple.

Français

apprentissage avec un seul exemple

apprentissage avec un unique exemple

apprentissage avec un exemple

apprentissage à partir d'un seul exemple

apprentissage à partir d'un unique exemple

apprentissage à exemple unique

Anglais

one-shot learning

one shot learning

Sources====Sources

Thèse de Selma Belgacem

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