Apprendre Actus Outils Emplois Mission

Terme du glossaire IA

Qu’est-ce que Apprentissage non supervisé ?

Définition

Modèles d'apprentissage à partir de données non étiquetées sans résultats cibles explicites.

Parcourez le glossaire complet de l'IA Explorez tous les guides gratuits sur l'IA

Apprentissage continuDes approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.Étiquetage des donnéesProcessus d'attribution de balises ou de sorties cibles à des données brutes pour un apprentissage supervisé.Apprentissage automatique (ML)Méthodes qui permettent aux systèmes d’apprendre des modèles à partir des données et de s’améliorer au fil du temps.Apprentissage auto-superviséApprendre des représentations à partir de données non étiquetées en prédisant les pièces masquées ou transformées.Biais algorithmiqueIniquité systématique dans les résultats du modèle causée par des données, des hypothèses ou des choix de modélisation biaisés.Apprentissage en contexteCapacité d'un modèle à suivre des modèles à partir d'exemples fournis directement dans l'invite.

Apprenez-en davantage dans nos guides gratuits

Deep Learning Reinforcement Learning Machine Learning Basics Supervised Learning

Voir aussi

Training Loss Validation Set Transformer Vector Database Transfer Learning Vision-Language Model (VLM)Top-p (Nucleus) Sampling Weak Supervision