Apprentissage par transfert

term_id: transfer_learning

Category: training_techniques

Definition

L’apprentissage par transfert exploite des modèles pré-entraînés pour améliorer les performances et réduire le temps d’entraînement sur de nouvelles tâches connexes. Au lieu d’entraîner à partir de zéro, les développeurs affinent les poids existants, permettant

Summary

Une technique d’apprentissage automatique où un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour un modèle sur une seconde tâche.

Key Concepts

  • Modèles pré-entraînés
  • Affinage
  • Adaptation de domaine
  • Extraction de caractéristiques

Use Cases

  • Classification d’images avec des données limitées
  • Analyse des sentiments sur des sujets de niche
  • Assistance au diagnostic médical

Code Example

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from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

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