L'apprentissage par transfert est une technique d'intelligence artificielle qui permet à un modèle d'utiliser les connaissances acquises lors de la résolution d'une tâche pour améliorer ses performances sur une tâche différente mais connexe. Cette approche s'inspire de la capacité humaine à appliquer des connaissances préalables à de nouvelles situations.
Dans le contexte de la programmation en IA, l'apprentissage par transfert est couramment utilisé pour :
- Réduire le temps d'entraînement des modèles sur de nouvelles tâches
- Améliorer les performances sur des problèmes avec peu de données d'entraînement
- Généraliser les connaissances à travers différents domaines
Par exemple, un modèle de reconnaissance d'images entraîné sur un large ensemble de données (comme ImageNet) peut être adapté pour identifier des types spécifiques d'objets dans des images médicales, même avec un nombre limité d'exemples médicaux.
En pratique, l'apprentissage par transfert peut être implémenté de plusieurs façons :
- Fine-tuning : Ajuster les paramètres d'un modèle pré-entraîné sur une nouvelle tâche
- Feature extraction : Utiliser les couches intermédiaires d'un modèle pré-entraîné comme extracteur de caractéristiques
- Domain adaptation : Adapter un modèle pour fonctionner sur des données de distribution différente
L'apprentissage par transfert est étroitement lié à d'autres concepts en IA tels que l'apprentissage multi-tâches, l'apprentissage few-shot et l'apprentissage zero-shot. Il joue un rôle crucial dans l'amélioration de l'efficacité et de la généralisation des modèles d'apprentissage automatique modernes.
