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Un type de réseau de neurones utilisé pour le traitement du langage naturel.

Un type de réseau de neurones utilisé pour l'analyse des données tabulaires.

Un type de réseau de neurones spécialement conçu pour l'analyse des images.

Un type de réseau de neurones utilisé pour le traitement des séries temporelles.

Améliorer la qualité de l'image en entrée.

Réduire la dimensionnalité des données d'entrée.

Extraire des caractéristiques locales des images.

Ajouter des filtres supplémentaires aux images.

Réduire la taille des images pour diminuer les coûts de calcul.

Un phénomène où le modèle échoue à apprendre les données d'entraînement.

Un phénomène où le modèle ne parvient pas à généraliser sur les données d'entraînement.

Un phénomène où le modèle généralise bien sur les données de test.

Un phénomène où le modèle performe extrêmement bien sur les données d'entraînement mais échoue sur les données de test.

L'augmentation de données (data augmentation).

Une technique pour régulariser le modèle et prévenir le surapprentissage.

Une technique pour augmenter la taille du réseau de neurones.

Une technique pour augmenter la précision du modèle.

Une technique pour augmenter la quantité de données d'entraînement.

Réduire la dimensionnalité des caractéristiques.

Un modèle entraîné à partir de zéro avec vos propres données.

Un modèle déjà entraîné sur un large ensemble de données et utilisé comme point de départ pour de nouvelles tâches.

Un modèle qui n'a pas encore été entraîné.

Un modèle utilisé uniquement pour la détection d'objets.

Il permet de créer un modèle complètement nouveau sans utiliser les connaissances existantes.

Il permet de réduire le temps d'entraînement et d'améliorer la performance en utilisant les connaissances acquises précédemment.

Il permet d'augmenter la taille du réseau de neurones.

Il permet de réduire la quantité de données nécessaires pour entraîner un modèle.

L'extraction des caractéristiques implique de geler toutes les couches du modèle pré-entraîné et d'ajouter une nouvelle couche de classification.

Le fine-tuning consiste à geler les couches initiales et à n'entraîner que les couches finales.

L'extraction des caractéristiques consiste à entraîner toutes les couches du modèle pré-entraîné

Le fine-tuning est utilisé uniquement pour les modèles de traitement du langage naturel.