: Vocabulaire du TAL: apprentissage par transfert

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apprentissage par transfert

Champ 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. (Wikipédia)

L'apprentissage par transfert représente la capacité qu'un modèle neuronal entraîné sur une tâche à généraliser suffisamment et correctement pour produire des résultats pertinents sur une autre tâche proche mais différente. (Meftah, Semmar, Tamaazousti, Essafi & Sadat, 2019)

Des systèmes hybrides ont montré des améliorations par un entraînement sur un mélange de données d'adulte et d'enfant (Serizel & Giuliani 2014) ou grâce à un apprentissage par transfert (Transfer Learning TL) (Shivakumar & Georgiou 2020). (Lucile Gelin, Thomas Pellegrini, Julien Pinquier & Morgane Daniel, 2022)
L'apprentissage par transfert basé sur le pré-entraînement de modèles de langue sur une grande quantité de données brutes est devenu la norme pour obtenir des performances état de l'art en TAL. (Muller, Anastasopoulos, Sagot & Seddah, 2022)
L'apprentissage par transfert est une solution au problème de l'apprentissage de systèmes de traduction automatique neuronaux pour des paires de langues peu dotées. (Bardet, Bougares & Barrault, 2019)
Nous avons également utilisé l'apprentissage par transfert (à l'aide du modèle PASE+ (Ravanelli et al. 2020)) mais nous n'avons obtenu que des performances médiocres. (Vincent Roger, Jérôme Farinas, Virginie Woisard & Julien Pinquier, 2022)

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RDF/XML TURTLE JSON-LD Dernière modification le 29/05/2024

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