Que signifie "Apprentissage itératif"?

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L'apprentissage itératif, c'est un processus où un modèle s'améliore avec le temps en pratiquant encore et encore et en s'ajustant selon les retours. Plutôt que d'essayer d'apprendre tout d'un coup, le modèle passe par plusieurs rounds, chaque fois en affinant sa compréhension.

À chaque round, le modèle bosse sur une tâche, comme reconnaître des objets ou résoudre des problèmes. Après avoir fini la tâche, il reçoit des retours sur ce qu'il a fait. Ces retours aident le modèle à repérer ses erreurs et à faire des changements pour mieux performer au round suivant.

Un des gros avantages de l'apprentissage itératif, c'est que ça permet au modèle de devenir plus précis en apprenant de ses tentatives précédentes. Cette méthode est efficace pour des tâches qui demandent de la précision et peut gérer différents types d'entrées, ce qui la rend adaptée pour des applications comme l'analyse d'images médicales ou la résolution de problèmes mathématiques.

Pour résumer, l'apprentissage itératif, c'est apprendre pas à pas, en utilisant les retours pour grandir et s'améliorer, un peu comme les gens apprennent de nouvelles compétences en pratiquant et en se corrigeant.