Que signifie "Stratégie d'entraînement itérative"?

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La stratégie d'entraînement itératif, c'est une méthode utilisée en machine learning où un modèle est entraîné en plusieurs tours ou itérations. Chaque tour aide le modèle à améliorer sa performance en se basant sur les résultats du tour précédent.

Pendant le processus d'entraînement, le modèle fait des prédictions et apprend grâce aux retours qu'il reçoit. Ces retours viennent souvent de la comparaison entre ses prédictions et les résultats réels. En se concentrant sur ce qu'il se trompe, le modèle peut s'ajuster et faire de meilleures prédictions au tour suivant.

Cette approche est super utile pour des tâches qui impliquent des choix complexes ou des préférences, car elle permet au modèle de peaufiner sa compréhension au fil du temps. L'idée, c'est de commencer avec des connaissances de base et de construire progressivement dessus, en faisant de petites améliorations jusqu'à ce que le modèle soit performant.

Dans la pratique, cette stratégie peut aussi impliquer de générer des exemples difficiles pour que le modèle apprenne, surtout plus tard dans l'entraînement quand il a une meilleure prise sur la tâche. Ça aide le modèle à apprendre les détails et à mieux comprendre ce que les utilisateurs pourraient préférer.

En gros, une stratégie d'entraînement itératif, c'est prendre des petites étapes de manière constante pour arriver à un modèle plus précis et fiable grâce à un retour continu et des ajustements.