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  skos:altLabel "AML"@en, "apprentissage adverse"@fr ;
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  skos:prefLabel "apprentissage antagoniste"@fr, "adversarial machine learning"@en ;
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  skos:example "La question sous-jacente de cette étude est de savoir si l'apprentissage antagoniste peut être utilisé pour entrainer des modèles à un niveau d'abstraction plus élevé afin d'augmenter leur robustesse aux variations lexicales et stylistiques. (Marzinotto, Damnati, Béchet & Favre, 2020)"@fr, "Les autres méthodes présentes dans la littérature reposent principalement soit sur des techniques d'apprentissage adverse qui neutralisent les différences entre genres au sein des représentations internes soit sur l'affinage d'une sous-partie seulement du modèle dont les paramètres sont adaptés à un domaine (Bapna et Firat 2019). (Buet & Yvon, 2022)"@fr, "Nous pensons aussi que l'utilisation de l'apprentissage antagoniste permettrait à un agent conversationnel de mieux s'adapter à l'imprévu lors d'une conversation et d'augmenter les probabilités de donner une réponse satisfaisante à l'utilisateur. (Schaub & Vaudapiviz, 2019)"@fr, "Il serait intéressant d'utiliser cet apprentissage antagoniste pour entraîner l'agent conversationnel afin qu'il sache quoi répondre à un utilisateur lorsque celui-ci dit quelque chose d'inattendu de nouveau qui met en difficulté l'agent dans son objectif principal : satisfaire la demande de l'utilisateur. (Schaub & Vaudapiviz, 2019)"@fr, "En outre l'apprentissage antagoniste peut souvent pallier le manque de données de formation en générant des données d'apprentissage pour l'adversaire en transformant des exemples positifs en exemples de formation négatifs. (Schaub & Vaudapiviz, 2019)"@fr ;
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  skos:prefLabel "machine learning approach"@en, "approche d'apprentissage automatique"@fr ;
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