Le Fine-Tuning est une technique de Transfer Learning largement utilisée en intelligence artificielle (IA) pour adapter des modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques. Cette approche permet de tirer parti des vastes connaissances acquises par des modèles sur de grandes bases de données, tout en les spécialisant pour des applications particulières. Dans cet article, nous explorerons les concepts de base du Transfer Learning, les différentes techniques associées, et nous détaillerons le Fine-Tuning en particulier avec des exemples concrets et des explications techniques.
Définition : Le Transfer Learning est une technique où un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour une autre tâche. Cela permet de transférer les connaissances acquises sur une tâche (source) vers une nouvelle tâche (cible), souvent avec des données différentes mais apparentées.
Analogie : Imaginez que vous avez appris à jouer du piano. Cette compétence de base vous aidera à apprendre plus facilement d'autres instruments à clavier comme l'orgue ou le clavecin, car les concepts de base sont similaires.
Description : Utiliser les couches d'un modèle pré-entraîné pour extraire des caractéristiques pertinentes des données. Ces caractéristiques sont ensuite utilisées comme entrée pour un nouveau modèle simple (par exemple, un classificateur linéaire).
Exemple :
Technique :
Analogie : Si apprendre à jouer du piano est comme apprendre les bases de la musique, alors la Feature Extraction est comme utiliser ces bases pour apprendre à jouer du synthétiseur, où vous utilisez vos compétences de piano pour comprendre les nouveaux sons et effets disponibles.
Description : Prendre un modèle pré-entraîné et continuer l'entraînement avec de nouvelles données spécifiques à la tâche cible. Cette méthode ajuste les poids du modèle en fonction des nouvelles données, améliorant ainsi ses performances pour la tâche cible.
Exemple :