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What is transfer learning in the context of deep learning?<end_of_turn>
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L'apprentissage par transfert est une technique puissante de l'apprentissage profond qui consiste à exploiter les connaissances acquises lors d'une tâche pour améliorer les performances sur une tâche différente, mais connexe. Imaginez que cela consiste à prendre des raccourcis dans votre parcours d’apprentissage en utilisant les connaissances et l’expertise existantes pour relever plus efficacement de nouveaux défis.

Voici comment cela fonctionne dans le contexte du deep learning :

1. Modèles pré-entraînés :

Les réseaux de neurones profonds sont formés sur des ensembles de données massifs, comme ImageNet pour la reconnaissance d'images. Ces modèles entraînés, avec leurs poids et biais appris, deviennent des « modèles pré-entraînés ».
L'apprentissage par transfert utilise ces modèles pré-entraînés comme point de départ pour une nouvelle tâche.

2. Extraction des fonctionnalités :

Les premières couches du modèle pré-entraîné, qui extraient des caractéristiques génériques telles que les bords et les textures des images, sont souvent « gelées » ou conservées inchangées. Ces couches sont considérées comme ayant appris des fonctionnalités universelles applicables à diverses tâches.
De nouvelles couches spécifiques aux tâches sont ajoutées au modèle pré-entraîné pour l'adapter au nouvel ensemble de données et à ses exigences spécifiques.

3. Mise au point :

L’ensemble du modèle, ou uniquement les nouvelles couches, est ensuite affiné sur les nouvelles données. Ce processus de réglage affine davantage les pondérations et les biais pour adapter le modèle pré-entraîné aux nuances spécifiques de la nouvelle tâche.

Avantages de l’apprentissage par transfert :

Formation plus rapide : l'exploitation des connaissances pré-entraînées réduit considérablement le temps de formation par rapport à la formation d'un modèle à partir de zéro, en particulier pour les tâches gourmandes en ressources.
Performances améliorées : les modèles pré-entraînés atteignent souvent une plus grande précision sur les nouvelles tâches par rapport aux modèles formés uniquement sur les nouvelles données, en particulier lorsque les tâches sont liées.
Besoins en données réduits : l'apprentissage par transfert peut être particulièrement bénéfique lorsqu'il s'agit d'ensembles de données limités pour la nouvelle tâche, car le modèle pré-entraîné fournit déjà une base solide.<end_of_turn><eos>