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Le transfer learning est une technique où un modèle pré-entraîné sur une tâche est réutilisé pour une autre tâche connexe. Cela permet de tirer parti des connaissances acquises lors de l’entraînement initial pour améliorer les performances sur une nouvelle tâche, souvent avec moins de données d’entraînement. Le transfer learning est couramment utilisé dans le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
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