« Apprentissage en un coup » : différence entre les versions


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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Approche d'apprentissage automatique qui permet d'entraîner des classificateurs efficaces à partir d'un seul exemple ou d'une seule donnée d'apprentissage.
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
[[Category:Claude]]Claude<br />
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
<br />


== Définition ==
== Compléments ==
Ces modèles font de la famille des modèles d'[[apprentissage par transfert]].


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Voir aussi [[apprentissage zéro-coup]].


==Français==


== Termes privilégiés ==
'''apprentissage en un coup'''
===apprentissage d’un coup ===
=== apprentissage en un seul coup ===
===apprentissage spontané===
<br />


'''apprentissage d'un coup'''


== Anglais ==
'''apprentissage avec un seul exemple'''
===one-shot learning===


<br/>
'''apprentissage avec un exemple''' 
<br/>


<br/>
'''apprentissage à partir d'un seul exemple''' 


<br/>
'''apprentissage à exemple unique''' 
<br/>
 
<br/>
==Anglais==
'''one-shot learning'''
 
'''one 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 7 mai 2024 à 15:55

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 en un coup

apprentissage d'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

Sources

Thèse de Selma Belgacem

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