Que signifie "Apprentissage résiduel"?
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L'apprentissage résiduel est une technique utilisée en machine learning pour améliorer la façon dont les modèles apprennent des données. En gros, ça permet aux modèles de se concentrer sur les changements ou différences entre ce qu'ils savent déjà et ce qu'ils vont apprendre ensuite.
Comment ça marche ?
Au lieu de tout recommencer à zéro à chaque nouvelle info, l'apprentissage résiduel aide les modèles à prendre ce qu'ils comprennent déjà et à l'ajuster légèrement en fonction des nouvelles données. C’est utile parce que beaucoup de tâches impliquent d'apprendre à partir d'exemples qui sont similaires mais pas exactement identiques.
Avantages de l'apprentissage résiduel
- Meilleur apprentissage : Ça aide les modèles à apprendre plus efficacement en réduisant les erreurs.
- Efficacité : Ça permet aux modèles de s’adapter rapidement à de nouvelles situations sans avoir à tout recommencer.
- Flexibilité : Les modèles peuvent mieux gérer les changements dans les données ou les environnements, ce qui les rend plus fiables dans des applications réelles.
En résumé, l'apprentissage résiduel est une manière intelligente pour les modèles de s'appuyer sur ce qu'ils savent déjà, ce qui les rend plus efficaces et performants pour apprendre des nouvelles infos.