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==Définition==
==Définition==
Méthode d’apprentissage supervisé de classification multiclasse dont le but est de permettre la reconnaissance ou la classification d’objets sans informations préalables ou à l’aide de représentations intermédiaires.
 
Désigne un modèle d'apprentissage prêt à l'emploi qui peut accomplir une tâche sans aucun nouvel exemple à partir de ce qu'il a déjà appris.
 
== Compléments ==
 
Désigne aussi une méthode d’apprentissage supervisé de classification multiclasses dont le but est de permettre la reconnaissance d’objets sans informations préalables ou à l’aide de représentations intermédiaires.


==Français==
==Français==
'''apprentissage à partir de zéro''' 
'''apprentissage sans exemple'''   
'''apprentissage sans exemple'''   


'''apprentissage avec un nombre réduit d’exemples'''   
'''apprentissage à partir de zéro'''   


'''apprentissage sans données de référence'''   
'''apprentissage sans données de référence'''   
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'''zero-shot learning'''
'''zero-shot learning'''
'''zero shot learning'''


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[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
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[[Catégorie:Termino 2019]]
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Version du 2 avril 2023 à 19:02

Définition

Désigne un modèle d'apprentissage prêt à l'emploi qui peut accomplir une tâche sans aucun nouvel exemple à partir de ce qu'il a déjà appris.

Compléments

Désigne aussi une méthode d’apprentissage supervisé de classification multiclasses dont le but est de permettre la reconnaissance d’objets sans informations préalables ou à l’aide de représentations intermédiaires.

Français

apprentissage sans exemple

apprentissage à partir de zéro

apprentissage sans données de référence

Anglais

0-shot learning

zero-shot learning

zero shot learning

Source: Mensink, Thomas; Verbeek, Jakob; Florent Perronnin et Gabriela Csurka (2012). Large Scale MetricLearning for Distance-Based Image Classification, Research Report 8077, 30 pages.

Source: Bucher, Maxime (2018). Apprentissage et exploitation de représentations sémantiques pour la classificationet la recherche d’images, Université de Normandie, 192 pages.

Source: Ferreira, Emmanuel (2015). Apprentissage automatique en ligne pour un dialogue homme-machine situé. Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain. Université d'Avignon, 252 pages.

Source: Ferreira, Emmanuel (2015). Grigory Antipov (2017). Deep Learning for Semantic Description of Visual Human Traits, Thèse de doctorat TÉLÉCOM ParisTech, 222 pages.

Source: Termino