Entraînement de modèles

L’entraînement de modèles fait référence au processus d’apprentissage automatique où un algorithme est exposé à un ensemble de données pour apprendre à effectuer une tâche spécifique, comme la classification, la prédiction ou la reconnaissance. Cela implique l’ajustement des paramètres du modèle pour minimiser l’erreur et améliorer ses performances.

Exemple : Pour entraîner un modèle de reconnaissance faciale, on lui présente des milliers d’images de visages humains avec des étiquettes indiquant les noms des personnes. Le modèle apprend alors à identifier les caractéristiques distinctives de chaque visage et à les associer à des identités spécifiques.

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