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L'apprentissage en Few-Shot est une approche d'apprentissage automatique qui permet aux modèles de faire des prédictions précises en utilisant seulement un petit nombre d'exemples étiquetés. Contrairement aux méthodes supervisées traditionnelles, elle se concentre sur la généralisation à partir de données limitées, en tirant parti de techniques comme le meta-learning, l'apprentissage par transfert et l'augmentation de données.
La rareté des données fait référence à une quantité insuffisante de données pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique ou réaliser une analyse approfondie, ce qui freine le développement de systèmes d'IA précis. Découvrez les causes, impacts et techniques pour surmonter la rareté des données en IA et automatisation.
Un réseau antagoniste génératif (GAN) est un cadre d'apprentissage automatique composé de deux réseaux neuronaux — un générateur et un discriminateur — qui s'affrontent pour générer des données impossibles à distinguer des données réelles. Introduit par Ian Goodfellow en 2014, les GAN sont largement utilisés pour la génération d'images, l'augmentation de données, la détection d'anomalies, et bien plus encore.
