apprentissage par transfert
Sign in to saveAlso known as inductive transfer
apprentissage automatique qui consiste à soumettre un modèle préentraîné à une nouvelle phase d’entraînement sur un volume réduit de données relatives à un domaine cible afin que le modèle ainsi obtenu génère des réponses pertinentes pour ce domaine
Research
279,823 papers- Transfer learning empowers accurate pharmacokinetics prediction of small samples.Drug discovery today · 2024
- Transfer learning for motor imagery based brain-computer interfaces: A tutorial.Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society · 2022
- Deep transfer learning for clinical decision-making based on high-throughput data: comprehensive survey with benchmark results.Briefings in bioinformatics · 2023
- Navigating Clinical Variability: Transfer Learning's Impact on Imaging Model Performance.Radiology. Artificial intelligence · 2024
- Transfer Learning on Small Datasets for Improved Fall Detection.Sensors (Basel, Switzerland) · 2023
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- paradigm
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- machine learning
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- machine learning
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- transfer of learning
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Article · Français
L'apprentissage par transfert (transfer learning en anglais) est l'un des champs de recherche de l'apprentissage automatique qui vise à transférer des connaissances d'une ou plusieurs tâches sources vers une ou plusieurs tâches cibles. Il peut être vu comme la capacité d’un système à reconnaître et appliquer des connaissances et des compétences, apprises à partir de tâches antérieures, sur de nouvelles tâches ou domaines partageant des similitudes.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA