Machine learningMachine learning

Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert est un paradigme d'apprentissage automatique dans lequel les connaissances acquises lors de l'entraînement d'un modèle sur une tâche ou un domaine source sont réutilisées pour améliorer l'apprentissage sur une tâche ou un domaine cible différent mais connexe. Il est particulièrement puissant lorsque les données étiquetées pour la tâche cible sont rares, et il sous-tend la plupart des applications modernes d'apprentissage profond en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel, et au-delà.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+40 more

Sources

  1. 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
  2. Bengio, Y. (2012). Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning. In Proceedings of ICML Workshop on Unsupervised and Transfer Learning, PMLR 27, 17–36. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/transfer-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Référencée par

Apprentissage Actif FédéréApprentissage actif avec apprentissage auto-superviséApprentissage bayésien à peu d'exemplesApprentissage semi-supervisé bayésienApprentissage par transfert bayésienApprentissage par curriculumAugmentation des donnéesAdaptation de domaineApprentissage par renforcement adaptatif au domaineTransformeur à adaptation de domaineVariational Autoencodeur à Adaptation de DomaineEfficientNetApprentissage Fédéré en EnsembleApprentissage par ensemble à faible nombre d'exemplesApprentissage métrique d'ensembleApprentissage auto-supervisé par ensembleApprentissage semi-supervisé en ensembleEnsemble Transfer LearningApprentissage à peu d'exemplesApprentissage métriqueApprentissage multi-tâchesTransfert de style neuronalApprentissage Fédéré en LigneApprentissage en ligne à quelques exemplesApprentissage en ligneApprentissage auto-supervisé en ligneApprentissage semi-supervisé en ligneApprentissage par transfert en ligneApprentissage fédéré régulariséApprentissage par peu d'exemples régulariséApprentissage en ligne régulariséApprentissage par transfert régulariséApprentissage Fédéré RobusteApprentissage actif auto-superviséApprentissage Fédéré Auto-SuperviséSelf-supervised Few-shot LearningClassification d'images auto-superviséeVoisins les plus proches auto-supervisésApprentissage auto-superviséLightGBM auto-superviséRégression logistique auto-superviséeAnalyse des sentiments auto-superviséeEmpilement auto-superviséApprentissage par transfert auto-superviséApprentissage fédéré semi-superviséSemi-supervised Few-shot LearningApprentissage semi-superviséApprentissage métrique semi-superviséApprentissage par transfert semi-superviséT5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
ScholarGateTransfer Learning (Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/machine-learning/transfer-learning · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026