Technos et Innovations

Entraîner une IA avec très très peu de données

Nathan Mann , , , ,

Publié le

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En bref

Entraîner une IA avec très très peu de données
Les chercheurs de l'université de Waterloo ont peaufiné un "étiquetage souple" pour attribuer à une seule donnée plusieurs objets.
© adriana duduleanu, licensed via EyeEm Mobile
D’ordinaire, les algorithmes d’apprentissage automatique nécessitent de grandes masses de données pour s’entraîner. Par exemple avant de reconnaître une voiture, il leur faudra en voir des milliers. Une étape consommatrice de puissance de calcul et difficile à réaliser quand les données manquent. Mais des scientifiques de l’université de Waterloo, dans l’Ontario (Canada), veulent changer la donne et permettre à l’intelligence artificielle de reconnaître plus d’objets que le nombre d’exemples sur lesquels elle s’est entraînée, rapporte le MIT Technology Review. Pour cela, les chercheurs ont peaufiné un "étiquetage souple", c’est-à-dire pondéré statistiquement pour attribuer à une seule donnée plusieurs objets, en proportions variables. Une technique prouvée[…]
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