Apprentissage Multimodal

L'apprentissage multi-modale est une approche d'apprentissage automatique visant à améliorer les capacités de représentation et de généralisation du modèle en intégrant plusieurs types de données (comme le texte, les images et l'audio). Son objectif principal est d'atteindre la fusion et l'interaction d'informations entre modalités, ce qui fournit une compréhension et un traitement plus complets des tâches complexes du monde réel. L'apprentissage multi-modale présente une valeur d'application étendue dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale, et peut considérablement améliorer la précision et la robustesse des systèmes.