Modèle Pré-entraîné

Un modèle pré-entraîné est un modèle d’apprentissage automatique (ML) qui a été formé sur un grand ensemble de données et peut être affiné pour une tâche spécifique. Les modèles pré-entraînés sont souvent utilisés comme point de départ pour le développement de modèles ML ; ils fournissent un ensemble initial de pondérations et de biais qui peuvent être ajustés avec précision pour une tâche spécifique.

L’utilisation de modèles pré-entraînés présente plusieurs avantages, notamment la possibilité de tirer parti des connaissances et de l’expérience des autres, d’économiser du temps et des ressources et d’améliorer les performances du modèle. Les modèles pré-entraînés sont généralement formés sur des ensembles de données volumineux et diversifiés et sont formés pour reconnaître une variété de modèles et de caractéristiques. Ils peuvent donc fournir une base solide pour un réglage précis et peuvent améliorer considérablement les performances du modèle.

Les modèles pré-entraînés se présentent sous de nombreuses formes, telles que les modèles de langage, les modèles de détection d'objets et les modèles de classification d'images. Les réseaux neuronaux convolutifs sont souvent utilisés comme base pour les modèles de classification d'images, qui sont formés pour classer les images dans des catégories prédéterminées (CNN).

Les CNN, ou réseaux neuronaux convolutifs basés sur des régions, sont souvent utilisés comme base pour les modèles de reconnaissance d'objets pour identifier et classer les éléments dans les photos ou les vidéos (R-CNN). Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ou transformateurs sont souvent utilisés comme base pour les modèles linguistiques, formés pour prédire le mot suivant dans une séquence.

Dans l’ensemble, les modèles pré-entraînés sont un outil utile en ML et peuvent être utilisés comme point de départ pour développer des modèles ML. Ils fournissent un ensemble initial de poids et de biais qui peuvent être ajustés avec précision pour une tâche spécifique et peuvent améliorer considérablement les performances du modèle.