... | ... | @@ -14,7 +14,6 @@ La prochaine séquence est : |
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|**Apprendre plus vite et moins cher, optimiser l’apprentissage**|
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|**Le transfer learning ou apprentissage par transfert** est une technique de machine learning qui consiste à utiliser un modèle de machine learning, préalablement entraîné à résoudre une tâche donnée à partir un grand ensemble de données, en vue de lui permettre de résoudre une tâche similaire, généralement plus précise. Ce processus implique également d'ajuster les paramètres du modèle pré-entrainé pour mieux s'adapter au nouvel ensemble données.<br><br>Au menu de cette séquence : <br>-Techniques d’optimisation<br>- Affinage des hyperparamètres<br>- Cadre légal<br>- Privacy<br>- Quand le recyclage est une force <br>-Pour un poids optimal des données, utiliser le bon format de données .<br><br>Durée : 2h<br><br>|![optimization](uploads/78d6e74aaf1736c436dfa6c32f193fc6/optimization.png)!
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|[cible](uploads/fb44d9d37dba483d5e89518aea60c577/cible.png)
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|La séquence sera **diffusée en direct** sur notre chaine **[YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)** :-)<br>Lien : https://fidle.cnrs.fr/youtube <br>or : https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE|
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