5. Glossaire
Apprentissage à faible nombre de données ; few-shot learning
Méthode d’intelligence artificielle qui permet à un modèle d’apprendre à résoudre une tâche en utilisant très peu d’exemples. Contrairement aux approches classiques qui nécessitent des milliers de données, l’apprentissage à faible nombre de données cherche à imiter la capacité humaine à généraliser une décision ou une prédiction, etc. à partir de quelques cas seulement : cela le rend utile dans les domaines où les données sont rares ou coûteuses à collecter.
Apprentissage par transfert ; transfer learning
L’apprentissage par transfert consiste à réutiliser un modèle entraîné sur une tâche pour l’adapter à une autre, avec peu de nouvelles données. Cela permet de gagner du temps...
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