Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert (transfer learning en anglais) est une forme particulière de machine learning qui désigne le transfert de connaissances tirées d'une tâche à une autre.

En général, on parle d’apprentissage par transfert lorsqu’un programme informatique arrive à utiliser les solutions qu’il trouve à un problème complexe afin de résoudre un autre problème plus simple, quoique similaire. Cette méthode est ainsi une première étape vers l’intelligence artificielle.

Par exemple, dans le champ de la reconnaissance visuelle par IA, une IA qui a appris à reconnaître un chien (quatre pattes, deux oreilles, etc.) pourra utiliser ces connaissances pour reconnaître un chat (quatre pattes, deux oreilles, etc., mais avec une forme différente).

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