Apprentissage par transfert

Le transfert d'apprentissage est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à réutiliser un modèle pré-entraîné pour une tâche similaire mais différente et à l'affiner pour s'adapter au nouveau problème. Cette technique vise à exploiter les connaissances déjà acquises par le modèle pré-entraîné, réduisant ainsi la quantité de données d'entraînement nécessaires pour la nouvelle tâche et améliorant la capacité de généralisation et l'efficacité du modèle. Le transfert d'apprentissage est particulièrement efficace lorsque les données sont limitées ou lorsque la nouvelle tâche est similaire à la tâche d'origine, car il peut considérablement améliorer les performances du modèle et accélérer son développement.