Une entreprise souhaite réutiliser des modèles de domaine pré-entraînés existants au lieu d'entraîner des modèles à partir de zéro pour résoudre des tâches nouvelles mais connexes. Quelle stratégie de ML devrait-elle utiliser ?

L'application du transfert d'apprentissage est la stratégie la plus appropriée. Le transfert d'apprentissage permet de réutiliser des modèles pré-entraînés sur de grands ensembles de données pour des tâches nouvelles mais connexes, ce qui réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires à l'entraînement. Les modèles pré-entraînés ont déjà appris des caractéristiques générales du domaine, et ces connaissances peuvent être affinées pour la nouvelle tâche. Augmenter ou diminuer le nombre d'époques d'entraînement ne résoudrait pas le problème de l'entraînement à partir de zéro et pourrait entraîner un surapprentissage ou un sous-apprentissage. L'apprentissage non supervisé est une approche différente utilisée pour trouver des motifs dans des données non étiquetées, et non pour adapter des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches supervisées.