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Transfer learning
Définition :
Le transfer learning est une technique en intelligence artificielle qui consiste à transférer des connaissances acquises lors de l'apprentissage d'une tâche à un autre domaine ou une autre tâche similaire. Cela permet d'améliorer les performances des modèles en réduisant le temps et les ressources nécessaires pour entraîner un nouveau modèle à partir de zéro.
Le concept de Transfer Learning en Intelligence Artificielle
Le Transfer Learning, ou apprentissage par transfert, est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à transférer des connaissances acquises lors de l'apprentissage d'une tâche source pour les appliquer à une tâche cible similaire.
Cette approche permet de tirer parti des modèles déjà entraînés sur des données volumineuses, souvent sur des tâches différentes mais présentant des caractéristiques communes. Plutôt que de démarrer l'apprentissage à partir de zéro, le Transfer Learning permet d'initialiser le modèle avec des poids préappris et de l'adapter ensuite à la tâche spécifique.
Les avantages du Transfer Learning :
1. Réduction du temps d'entraînement : En utilisant des modèles préexistants, le temps nécessaire pour entraîner un nouveau modèle est considérablement réduit, ce qui peut être crucial dans des contextes où les ressources sont limitées.
2. Amélioration des performances : En transférant des connaissances d'une tâche à une autre, le modèle bénéficie des informations préalablement apprises, ce qui peut se traduire par une amélioration des performances sur la tâche cible.
3. Adaptabilité à de nouveaux domaines : Le Transfer Learning permet d'adapter des modèles génériques déjà entraînés à des domaines spécifiques, ce qui peut être particulièrement utile dans des secteurs où les données sont rares ou coûteuses à obtenir.
En conclusion, le Transfer Learning est une approche efficace pour exploiter les connaissances accumulées dans un domaine pour améliorer les performances dans un autre domaine. Cette technique joue un rôle crucial dans le développement de modèles d'Intelligence Artificielle performants et adaptables.
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