Apprentissage à queue longue

L'apprentissage à queue longue est l'un des défis les plus importants en reconnaissance visuelle, visant à former des modèles de haute performance à partir d'un grand nombre d'images qui suivent une distribution de catégories à queue longue. L'objectif de l'apprentissage à queue longue est d'améliorer la capacité du modèle à reconnaître les classes minoritaires en présence d'un déséquilibre de données, afin d'atteindre une performance plus équitable et complète. La valeur pratique de cette tâche réside dans sa capacité à résoudre efficacement les problèmes de données biaisées dans le monde réel, améliorant ainsi la généralisation et l'applicabilité des modèles.