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Entraînement par transfert
Définition :
L'entraînement par transfert est une technique d'apprentissage automatique où un modèle déjà entraîné sur une tâche spécifique est réutilisé comme point de départ pour entraîner un nouveau modèle sur une tâche similaire. Cela permet d'accélérer le processus d'apprentissage et d'améliorer les performances du modèle sur la nouvelle tâche.
Entraînement par transfert : optimiser l'apprentissage grâce aux connaissances antérieures
L'entraînement par transfert est une méthode d'apprentissage utilisée en sciences cognitives et en intelligence artificielle pour améliorer les performances d'un algorithme ou d'un individu sur une tâche spécifique en transférant des connaissances acquises lors d'un apprentissage antérieur.
Ce concept s'inspire du fonctionnement du cerveau humain, qui est capable de généraliser des connaissances d'un domaine à un autre. En entraînant un modèle sur une tâche similaire à celle qu'il devra réaliser par la suite, on optimise sa capacité à comprendre et résoudre de nouvelles situations.
Comment fonctionne l'entraînement par transfert ?
L'entraînement par transfert implique généralement de réutiliser des couches de réseaux de neurones pré-entraînés sur une tâche pour les adapter à une nouvelle tâche spécifique. En ajustant uniquement certaines parties du réseau, on évite de devoir entraîner un nouveau modèle à partir de zéro, ce qui peut être coûteux en temps et en ressources.
Grâce à cette approche, les modèles bénéficient de connaissances déjà présentes dans les couches pré-entraînées, ce qui peut améliorer significativement leurs performances sur des tâches complexes et demandant beaucoup de données.
Applications de l'entraînement par transfert
L'entraînement par transfert est largement utilisé dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel ou encore les jeux vidéo. Par exemple, en utilisant un modèle pré-entraîné sur une grande base de données d'images générales, on peut le spécialiser ensuite sur une tâche de détection d'objets spécifiques avec un nombre limité d'exemples, ce qui serait difficile à réaliser sans transfert de connaissances.
Ainsi, l'entraînement par transfert s'avère être une stratégie efficace pour améliorer les performances des modèles tout en limitant les efforts nécessaires pour les former, ouvrant la voie à de nouvelles avancées en intelligence artificielle et en sciences cognitives.
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