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Au fur et à mesure que le nombre de modèles d’IA augmente, il devient évident que les nouvelles applications présentent souvent des similitudes avec celles existantes. L’apprentissage par transfert et l’adaptation de domaine exploitent ce chevauchement en réutilisant des modèles précédemment entraînés. Cette approche accélère l’entraînement, réduit les besoins en données et améliore les performances […]