Que signifie "Apprentissage par retour d'information"?
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L'apprentissage par feedback, c'est une méthode où un système s'améliore tout seul grâce aux infos qu'il reçoit de ses actions passées. Cette approche aide le système à capter ce qui marche et ce qui ne marche pas en fonction des réponses des utilisateurs ou des résultats des tâches.
Comment ça marche
Dans l'apprentissage par feedback, un modèle commence avec une idée ou une solution de base. En interagissant avec les utilisateurs ou en traitant des données, il collecte des retours sur sa performance. Ces retours peuvent prendre différentes formes, comme des notes, des corrections ou des infos supplémentaires. Le modèle utilise ensuite ces retours pour ajuster ses méthodes et améliorer ses réponses futures.
Importance
Ce processus est super important car il permet aux systèmes d'être plus adaptés aux besoins des utilisateurs. En apprenant des expériences passées, le système peut fournir de meilleures recommandations, faire des prédictions plus précises et améliorer la satisfaction générale des utilisateurs. L'apprentissage par feedback aide à créer une interaction plus efficace entre les utilisateurs et la technologie.