« Apprentissage par transfert » : différence entre les versions
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Apprentissage qui consiste à exploiter les connaissances d'un modèle neuronal entraîné sur un jeu de données pour l'appliquer et l'enrichir dans le cadre d'un apprentissage sur un jeu de données différent. | Apprentissage qui consiste à exploiter les connaissances d'un modèle neuronal entraîné sur un jeu de données pour l'appliquer et l'enrichir dans le cadre d'un apprentissage sur un jeu de données différent. | ||
Note: on préférera apprentissage par transfert, bien que ce soit plutôt un transfert d’apprentissage, pour des questions d’uniformité avec apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement. | ''Note: on préférera apprentissage par transfert, bien que ce soit plutôt un transfert d’apprentissage, pour des questions d’uniformité avec apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement.'' | ||
Version du 3 juin 2019 à 16:05
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage profond
Définition
Apprentissage qui consiste à exploiter les connaissances d'un modèle neuronal entraîné sur un jeu de données pour l'appliquer et l'enrichir dans le cadre d'un apprentissage sur un jeu de données différent.
Note: on préférera apprentissage par transfert, bien que ce soit plutôt un transfert d’apprentissage, pour des questions d’uniformité avec apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement.
Français
apprentissage par transfert n.m.
transfert d'apprentissage n.m.
Anglais
transfer learning
Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
