Apprentissage par transfert

En apprentissage automatique, l’apprentissage par transfert consiste à utiliser les connaissances acquises lors de l’apprentissage d’une tâche pour améliorer les performances sur une tâche analogue, généralement lorsque les données d’apprentissage sont limitées pour cette nouvelle tâche.

Par exemple, un modèle d’apprentissage profond entrainé sur une grande base de données images comme ImageNet peut peut être adapté, par apprentissage par transfert, à la détection de tumeurs cancéreuses dans des images médicales.