Apprentissage par transfert en ligne
L'apprentissage par transfert en ligne (OTL) étend l'apprentissage par transfert aux contextes séquentiels et de flux de données : au lieu de s'entraîner sur un ensemble de données fixe, le modèle traite les exemples un par un et exploite simultanément les connaissances d'un domaine source connexe pour améliorer les prédictions sur le domaine cible, sans nécessiter de grands ensembles de données cibles étiquetées au préalable.
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Sources
- Zhao, P., & Hoi, S. C. H. (2010). OTL: A Framework of Online Transfer Learning. In Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning (ICML 2010), pp. 1231–1238. Omnipress. link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/online-transfer-learning
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- Apprentissage à peu d'exemplesApprentissage automatique↔ compare
- Apprentissage en ligneApprentissage automatique↔ compare
- Apprentissage semi-superviséApprentissage automatique↔ compare
- Apprentissage par transfertApprentissage automatique↔ compare
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