{"id":150,"date":"2025-04-28T22:01:45","date_gmt":"2025-04-29T02:01:45","guid":{"rendered":"https:\/\/businessphysics.ai\/?p=150"},"modified":"2025-04-28T22:01:47","modified_gmt":"2025-04-29T02:01:47","slug":"zero-shot-learning-simply-explained","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/businessphysics.ai\/fr\/zero-shot-learning-simply-explained\/","title":{"rendered":"L'apprentissage \u00e0 partir de z\u00e9ro (expliqu\u00e9 simplement)"},"content":{"rendered":"
\"\"
Image de : https:\/\/encord.com\/blog\/zero-shot-learning-explained\/<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Qu'est-ce que l'apprentissage \u00e0 partir de z\u00e9ro (ZSL) ?<\/h2>\n\n\n\n

Apprentissage \u00e0 partir de z\u00e9ro (ZSL)<\/strong> est une approche d'apprentissage automatique qui permet aux mod\u00e8les de reconna\u00eetre et de cat\u00e9goriser les choses qu'ils ont d\u00e9j\u00e0 vues. jamais vu auparavant<\/strong> sans avoir besoin d'exemples \u00e9tiquet\u00e9s de ces nouveaux \u00e9l\u00e9ments pendant la formation. Contrairement \u00e0 l'apprentissage supervis\u00e9 qui n\u00e9cessite un grand nombre de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es, qui doivent \u00eatre cat\u00e9goris\u00e9es explicitement, ZSL utilise des informations auxiliaires telles que ench\u00e2ssements s\u00e9mantiques<\/strong> (qui sont des repr\u00e9sentations num\u00e9riques de la signification des mots ou des concepts) ou attributs<\/strong> (caract\u00e9ristiques descriptives telles que la couleur, la forme ou la cat\u00e9gorie).<\/p>\n\n\n\n

Comment fonctionne l'apprentissage Zero-Shot ?<\/h2>\n\n\n\n

Comme nous l'avons dit pr\u00e9c\u00e9demment, ZSL utilise des informations auxiliaires pour combler l'\u00e9cart entre ce qu'il a vu (\"classes vues\") et ce qu'il n'a pas vu (\"classes non vues\") :<\/p>\n\n\n\n