Transfer Learning

La transfert d’apprentissage est un concept en intelligence artificielle qui consiste à utiliser l’apprentissage d’un modèle de réseau neuronal pour résoudre un autre problème similaire sans reprendre l’entrainement du modèle à partir de zéro.

Cela signifie que le modèle pré-entraîné, qui a déjà été entraîné sur une grande quantité de données, peut être utilisé pour résoudre un autre problème similaire avec une quantité plus faible de données.

Exemple :

Un modèle de reconnaissance d’image entraîné sur un ensemble de données de 100 000 images peut être utilisé pour la reconnaissance d’images dans une application différente avec moins de données (par exemple, 10 000 images).

Cela permet d’économiser du temps et des ressources en évitant de former un nouveau modèle à partir de zéro, tout en améliorant les performances du modèle pour la tâche cible.

Le transfert d’apprentissage est de plus en plus utilisé dans le domaine du marketing en ligne, du web et du SEO pour améliorer la reconnaissance d’images, la traduction, la recherche de sentiments et la classification de texte.