« Apprentissage zéro-coup » : différence entre les versions


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==Définition==
==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.
Désigne un modèle d'apprentissage prêt à l'emploi qui peut accomplir une tâche sans avoir à être entraîné sur des exemples spécifiques au problème à résoudre.


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



Version du 22 août 2023 à 15:03

Définition

Désigne un modèle d'apprentissage prêt à l'emploi qui peut accomplir une tâche sans avoir à être entraîné sur des exemples spécifiques au problème à résoudre.

Compléments

Ces modèles font de la famille des modèles d'apprentissage par transfert.

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 zéro exemple

apprentissage à zéro exemple

apprentissage à partir de zéro

apprentissage sans exemple


Anglais

0-shot learning

zero-shot learning

zero shot learning

ZSL


Source: Le Cacheux, Yannick (2020). Vers un apprentissage sans exemple plus réaliste, Thèse de doctorat Conservatoire national des arts et metiers - CNAM, 200 pages.

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 classification et 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: Termino