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== Définition ==
Un type d'apprentissage automatique qui permet de comprendre des domaines complexes sans avoir besoin de grandes quantités de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique que nous connaissons jusque-là s'appuient généralement sur de grandes données pour parvenir à des conclusions logiques.
En ayant besoin de grandes quantités de données, ils sont capables de repérer les tendances et les points communs qui existent.


== en construction ==
En comparaison, l'apprentissage efficace des données utilise des ensembles de données plus petits, dans le but d'apprendre plus rapidement, tout en conservant le même niveau de performance, par rapport aux autres méthodes d'apprentissage automatique.
[[Catégorie:Vocabulary]]
[[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]
[[Catégorie:Accenture]]


== Définition ==
Cela devient particulièrement important dans les domaines où les quantités de données sont limitées, comme les soins de santé personnalisés et l'analyse des sentiments.
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== Français ==
== Français ==
Apprentissage efficace des données?
'''apprentissage efficace des données'''
    
    
== Anglais ==
== Anglais ==
''' Data Efficient Learning'''
''' data efficient learning'''
==Sources==


is the ability to learn complex task domains without requiring massive amounts of data. Although supervised deep learning can address the problem of learning from larger datasets, for many real-world examples the amount of available training data is not sufficient to utilize such systems.
[https://www.accenture.com/us-en/applied-intelligence-glossary    Source : Accenture - applied intelligence glossary ]




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[[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]
 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[https://www.accenture.com/us-en/applied-intelligence-glossary    Source : Accenture - applied intelligence glossary ]

Dernière version du 29 janvier 2024 à 13:43

Définition

Un type d'apprentissage automatique qui permet de comprendre des domaines complexes sans avoir besoin de grandes quantités de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique que nous connaissons jusque-là s'appuient généralement sur de grandes données pour parvenir à des conclusions logiques.

En ayant besoin de grandes quantités de données, ils sont capables de repérer les tendances et les points communs qui existent.

En comparaison, l'apprentissage efficace des données utilise des ensembles de données plus petits, dans le but d'apprendre plus rapidement, tout en conservant le même niveau de performance, par rapport aux autres méthodes d'apprentissage automatique.

Cela devient particulièrement important dans les domaines où les quantités de données sont limitées, comme les soins de santé personnalisés et l'analyse des sentiments.

Français

apprentissage efficace des données

Anglais

data efficient learning

Sources

Source : Accenture - applied intelligence glossary



Contributeurs: Imane Meziani, wiki