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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.


==Français==
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino ]]
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Version du 6 juillet 2019 à 15:05


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


Source: Google machine learning glossary

Source : Termino