Que signifie "Modèle d'adaptation"?
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Un modèle d'adaptation, c'est un genre de système qui aide à améliorer les performances d'autres modèles, surtout quand ils rencontrent des défis. Ces défis peuvent être des environnements bruyants ou des situations où le modèle n'a pas toutes les infos dont il a besoin, comme quand il peut pas voir le fonctionnement intérieur d'un autre modèle.
Comment ça marche
Le modèle d'adaptation prend des entrées qui peuvent être imparfaites ou floues et fait des ajustements. Ça aide à rendre la sortie finale plus précise. Il apprend à partir d'exemples de sorties correctes et incorrectes, ce qui lui permet de mieux comprendre à quoi ressemble une bonne réponse.
Applications
Les modèles d'adaptation peuvent être super utiles dans différents domaines, comme la reconnaissance vocale et les systèmes de réponse aux questions. Ils sont conçus pour bosser avec des modèles existants, améliorant leurs performances sans avoir besoin d'accéder à tous leurs détails. Ça les rend pratiques pour une utilisation dans le monde réel, aidant à surmonter les limites d'autres systèmes.