🤖 Transfert d'apprentissage / Transfer learning | Lexique de l'intelligence artificielle

Transfert d'apprentissage / Transfer learning: Le transfert d'apprentissage (transfer learning) est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à utiliser les connaissances acquises par un modèle d'apprentissage automatique dans une tâche pour améliorer les performances d'un autre modèle dans une tâche similaire ou différente.; Le transfert d'apprentissage est basé sur l'idée que les caractéristiques et les connaissances apprises dans une tâche peuvent être utiles pour d'autres tâches, même si elles sont différentes.; Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique entraîné pour reconnaître des chats peut être utilisé pour reconnaître des chiens, car les caractéristiques et les connaissances apprises dans la première tâche peuvent être utiles dans la seconde tâche.; Le transfert d'apprentissage peut être utilisé pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique en réduisant le temps et les ressources nécessaires pour entraîner un modèle à partir de zéro. Il peut également être utilisé pour adapter des modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques en utilisant des données de petite taille ou de mauvaise qualité.