Que signifie "Entraînement itératif"?

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L'entraînement itératif est une méthode utilisée pour améliorer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique en le formant plusieurs fois sur des données. Ce processus consiste à revenir au modèle après son entraînement initial, en l'affinant avec les connaissances acquises lors des performances précédentes.

Dans cette approche, le modèle est entraîné plusieurs fois sur les mêmes données ou des données similaires, ce qui lui permet d'apprendre de ses erreurs. Par exemple, si le modèle fait des prédictions incorrectes, ces erreurs peuvent être analysées. Le modèle peut alors ajuster ses paramètres en fonction de cette analyse, ce qui peut donner de meilleurs résultats lors des sessions d'entraînement suivantes.

Cette méthode est particulièrement utile dans des situations où les données peuvent changer ou où le modèle doit s'adapter à de nouvelles conditions. Par exemple, dans les voitures autonomes, le modèle peut être entraîné sur des données collectées lors de divers trajets. En mettant à jour le modèle en fonction des variations rencontrées sur ces routes, il apprend à prendre des décisions plus précises lorsqu'il navigue sur de vraies routes.

En gros, l'entraînement itératif aide à améliorer la capacité des modèles à accomplir des tâches en s'assurant qu'ils apprennent et s'adaptent continuellement à partir de leurs expériences.