Que signifie "Entraînement stochastique"?
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L'entraînement stochastique, c'est une méthode utilisée pour entraîner des modèles, surtout en machine learning. Au lieu d'utiliser tout le dataset d'un coup, ça sélectionne au hasard de petites portions de données pour chaque étape d'entraînement. Cette approche rend le processus d'apprentissage plus rapide et aide le modèle à mieux s'adapter aux nouvelles infos.
Avantages de l'entraînement stochastique
Apprentissage plus rapide : En utilisant des petits lots de données, les modèles peuvent apprendre plus vite, ce qui réduit le temps nécessaire pour l'entraînement.
Meilleure généralisation : En sélectionnant des données au hasard, ça aide le modèle à éviter de se concentrer trop sur des détails spécifiques. Du coup, il performe mieux face à des données nouvelles et inconnues.
Adaptabilité : L'entraînement stochastique permet aux modèles de s'ajuster plus facilement aux changements dans les données, les rendant plus robustes dans des applications du monde réel.
Exemples d'entraînement stochastique
Un exemple commun, c'est quand un modèle est entraîné sur des images. Plutôt que d'utiliser toutes les images d'un coup, il en prend quelques-unes au hasard, apprend à partir de ça, puis continue le processus. Cette méthode est super utile quand on a de gros datasets, car ça économise du temps et des ressources tout en restant efficace.