Transfert learning

Le transfert learning est une technique en IA qui implique de réutiliser un modèle pré-entraîné sur une tâche pour une nouvelle tâche similaire ou liée, en exploitant les connaissances acquises précédemment pour réduire le temps et les données nécessaires à l’entraînement.

Exemple : Un modèle entraîné pour reconnaître des chiens dans des images peut être adapté pour reconnaître des chats avec relativement peu de données supplémentaires sur les chats.