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L'apprentissage par transfert est une technique puissante d'IA/ML qui adapte des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches, améliorant les performances avec peu de données et renforçant l'efficacité dans diverses applications comme la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel (NLP).
Une date de coupure de connaissances est le moment précis après lequel un modèle d'IA ne dispose plus d'informations mises à jour. Découvrez pourquoi ces dates sont importantes, comment elles affectent les modèles d'IA, et consultez les dates de coupure pour GPT-3.5, Bard, Claude et d'autres.
Le Human-in-the-Loop (HITL) est une approche de l’IA et de l’apprentissage automatique qui intègre l’expertise humaine dans la formation, l’ajustement et l’application des systèmes d’IA, afin d’améliorer la précision, de réduire les erreurs et d’assurer la conformité éthique.
Le sous-apprentissage se produit lorsqu’un modèle d’apprentissage automatique est trop simpliste pour saisir les tendances sous-jacentes des données sur lesquelles il est entraîné. Cela conduit à de mauvaises performances aussi bien sur les données inconnues que sur les données d’entraînement, souvent en raison d’un manque de complexité du modèle, d’un entraînement insuffisant ou d’une sélection de caractéristiques inadéquate.
