Que signifie "Régularisation Temporelle"?

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La régularisation temporelle est une technique utilisée en machine learning pour améliorer la façon dont les modèles apprennent au fil du temps. Ça aide les modèles à s'ajuster aux nouvelles infos tout en se rappelant de ce qu'ils ont appris avant.

Quand les données arrivent petit à petit, comme dans des événements du monde réel, les modèles peuvent facilement oublier d'anciennes infos s'ils se concentrent trop sur les nouvelles mises à jour. La régularisation temporelle encourage les modèles à réutiliser un peu de leurs connaissances précédentes, surtout quand ils apprennent des nouvelles choses. De cette façon, ils peuvent rester efficaces et ne pas perdre des compétences importantes.

En gros, la régularisation temporelle agit comme un filet de sécurité pour les modèles, les aidant à garder un bon équilibre entre apprendre de nouvelles choses et se souvenir de ce qu'ils savent déjà. C'est particulièrement utile dans les situations où l'info change souvent et où les modèles doivent s'adapter sans repartir de zéro.