Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert (également connu sous le nom de transfert inductif) est une méthode d'apprentissage automatique qui se concentre sur la réutilisation des connaissances acquises pour une tâche différente mais connexe. L'apprentissage par transfert est utilisé lorsque la quantité de données disponibles est limitée et que l'objectif est d'apprendre d'un domaine source alors que le domaine cible est déjà connu. Il existe deux types principaux d'apprentissage par transfert : le transfert inductif et le transfert transductif.

On parle de transfert inductif lorsque la source et la cible sont des problèmes distincts mais qu'elles utilisent les mêmes caractéristiques/entrées, et lorsque les données sources disponibles sont limitées. Le transfert inductif est généralement utilisé dans des contextes d'apprentissage supervisé, où l'objectif est d'appliquer les connaissances d'un domaine source à un domaine cible.

On parle de transfert transductif lorsque les domaines source et cible ont des entrées similaires mais pas identiques, et il est utilisé lorsque certaines données sources sont disponibles mais pas suffisamment pour un ensemble d'apprentissage complet. Dans ce cas, les modèles source et cible apprennent à partir de sources multiples, telles que les connaissances d'experts ou le langage naturel.

La recherche sur l'apprentissage par transfert a débuté au milieu des années 1990 avec des travaux portant sur les moyens de transférer des connaissances à partir de sources d'entrée. Une autre approche courante de l'apprentissage par transfert consiste à pré-entraîner un réseau neuronal sur de grands ensembles de données, puis à affiner le réseau sur des ensembles de données plus petits. L'objectif est d'accroître la généralisation et la précision sans collecter de grandes quantités de données, ou de réaffecter un grand modèle pré-entraîné à une nouvelle tâche.

L'apprentissage par transfert est devenu de plus en plus important dans le domaine de la vision artificielle, du traitement du langage naturel et d'autres applications d'apprentissage automatique en raison de la présence de grands ensembles de données. De plus en plus, les chercheurs cherchent à appliquer l'apprentissage par transfert à des problèmes plus complexes tels que la robotique et l'intelligence artificielle.

L'apprentissage par transfert est une technique cruciale pour parvenir à l'intelligence artificielle et constitue un domaine de recherche clé dans ce domaine. Avec l'augmentation de la demande en ensembles de données et en puissance de calcul, l'apprentissage par transfert restera un domaine de recherche important, les chercheurs cherchant à accroître la précision et à réduire le coût de la collecte de données.