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Apprentissage multitâche
Définition :
L'apprentissage multitâche est une approche en intelligence artificielle qui consiste à entraîner un modèle pour effectuer plusieurs tâches ou types de tâches simultanément, afin d'améliorer sa capacité à généraliser et à s'adapter à différents types de données et de situations.
L'Apprentissage multitâche : Comprendre et exploiter ses avantages
L'apprentissage multitâche est un concept en intelligence artificielle qui vise à entraîner un modèle à effectuer plusieurs tâches différentes en même temps. Plutôt que de spécialiser un modèle sur une seule tâche, l'apprentissage multitâche permet à un seul modèle d'apprendre à effectuer plusieurs tâches de manière concurrente.
Avantages de l'apprentissage multitâche :
1. Amélioration de la généralisation : En exposant le modèle à plusieurs tâches, il apprend à extraire des caractéristiques communes et générales, ce qui peut conduire à une meilleure capacité de généralisation et d'adaptation à de nouvelles tâches.
2. Économie de ressources : Plutôt que d'entraîner plusieurs modèles spécialisés pour chaque tâche, l'apprentissage multitâche permet de partager les ressources et de réduire les coûts d'entraînement.
3. Acquisition de connaissances transversales : En traitant simultanément plusieurs tâches, le modèle peut bénéficier de connaissances transversales et de corrélations qui peuvent améliorer ses performances globales.
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