Apprentissage par Transfert
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Apprentissage par Transfert
Définition
Une technique de machine learning où un modèle entraîné sur une tâche est réutilisé comme point de départ pour une tâche différente mais liée. L'apprentissage par transfert réduit considérablement le temps d'entraînement et les besoins en données, et constitue la base des approches modernes de fine-tuning.