Apprentissage sans tir

L'apprentissage zéro-shot est une technique d'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs de reconnaître et de classer des objets sans s'appuyer sur des informations étiquetées. Le terme est souvent utilisé de manière interchangeable avec l’apprentissage ponctuel, une autre technique d’apprentissage automatique, bien qu’il existe des différences subtiles. Contrairement à l'apprentissage ponctuel, l'apprentissage zéro-shot n'utilise aucune donnée étiquetée pour entraîner le modèle informatique. Au lieu de cela, il utilise des informations supplémentaires sur les objets ou les concepts à apprendre, telles que les relations entre les catégories, pour permettre à l'ordinateur d'apprendre les concepts souhaités sans aucune étiquette.

L’apprentissage automatique est un domaine relativement nouveau de l’apprentissage automatique, apparu au milieu des années 2010. Ces dernières années, de nombreux chercheurs ont montré qu’il était possible d’atteindre des performances impressionnantes avec cette technique, tant pour la reconnaissance d’objets dans des images que dans du texte. Par exemple, la plateforme d'intelligence artificielle de Google, TensorFlow, comprend un module d'apprentissage sans tir conçu pour identifier les objets dans les images sans utiliser de données étiquetées.

L’adoption d’une approche d’apprentissage zéro-shot offre plusieurs avantages potentiels. Puisqu'il ne nécessite pas de données étiquetées, il peut être utilisé pour des tâches qui autrement impliqueraient une grande quantité d'étiquetage ou pour lesquelles l'étiquetage n'est pas réalisable. De plus, puisque le modèle est entraîné en utilisant les relations entre les catégories, cela permet au modèle de mieux généraliser et d'identifier les liens entre différents concepts.

Malgré ses avantages potentiels, l’apprentissage zéro-shot n’est pas sans inconvénients. Premièrement, l’approche nécessite que l’ordinateur possède un certain degré de connaissance du concept appris, souvent sous la forme d’une représentation hiérarchique, ce qui rend la technique difficile à appliquer dans un large éventail de circonstances. Deuxièmement, on ne sait pas encore comment les algorithmes d’apprentissage zéro-shot interagiront avec les données du monde réel et leurs résultats ne sont pas encore bien établis. Malgré ces inconvénients, on s’attend à ce que l’apprentissage automatique devienne de plus en plus une alternative viable aux approches traditionnelles d’apprentissage automatique supervisé.

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