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L'apprentissage par transfert peut être vu comme la capacité d'un système à reconnaître et à appliquer des connaissances et des compétences, apprises à partir de tâches antérieures, sur de nouvelles tâches ou domaines partageant des similitudes. Il s'agit d'identifier les similitudes entre la ou les tâche(s) cible(s) et la ou les tâche(s) source(s), puis de transférer la connaissance de la ou des tâche(s) source(s) vers la ou les tâche(s) cible(s). Une application classique de l'apprentissage par transfert est l'analyse d'images. Pour une problématique de classification, l'apprentissage par transfert consiste à repartir d'un modèle existant plutôt que de repartir de zéro. Si par exemple on dispose déjà d'un modèle capable de repérer un chat parmi tout autre objet du quotidien, et que l'on souhaite classifier les chats par races, il est possible que réentraîner partiellement le modèle existant permette d'obtenir de meilleures performances et à moindre coût qu'en repartant de zéro. Un modèle souvent utilisé pour réaliser un apprentissage par transfert de ce type est VGG-16, un réseau de neurones conçu par l'Université d'Oxford, entraîné sur ~14 millions d'images, capable de classer avec ~93 % de précision mille objets du quotidien.
Sources : fr.wikipedia.org
=== Apprentissage par curriculum === L'apprentissage dit « par curriculum » (curriculum learning) est une stratégie d'entraînement inspirée des processus cognitifs humains et animaux (chez lesquels l'acquisition de connaissances est facilitée par une présentation ordonnée et progressive des exemples, allant des concepts les plus simples aux plus complexes). De la même manière on peut optimiser l'apprentissage des réseaux de neurones profonds, au profit d'une meilleure capacité de généralisation des modèles. Mathématiquement parlant, c'est une variante des méthodes de continuation, une technique d'optimisation globale destinée à traiter les fonctions présentant de nombreux minima locaux. En commençant l'entraînement sur une version simplifiée de la tâche, le système peut atteindre plus rapidement une région favorable de l'espace des paramètres avant d'être confronté à la complexité réelle des données. Les recherches suggèrent que ceci permet aussi d'orienter l'algorithme vers des minima locaux de meilleure qualité, optimisant ainsi les performances finales du modèle.
Sources : fr.wikipedia.org
== Modèles == L'application de techniques d'apprentissage sur des données réelles nécessite le plus souvent de mettre en place une chaîne de traitement constituée de plusieurs étapes, incluant par exemple le pré-traitement des données. Toutefois, le cœur d'un algorithme d'apprentissage repose sur le choix d'un modèle, et le plus souvent également d'un algorithme d'optimisation permettant d'entraîner ce modèle sur les données, c'est-à-dire de trouver la valeur des paramètres du modèle permettant de représenter ou prédire au mieux les données d'entraînement. Le choix d'un modèle est souvent lié à la nature de la tâche d'apprentissage à résoudre (classification, régression…), ainsi que du volume et de la nature des données. Une même famille de modèles peut toutefois servir à résoudre des problèmes d'apprentissage différents, par exemple les réseaux de neurones peuvent servir à la fois pour résoudre des problèmes de régression, de classification, ou encore pour effectuer de la réduction de dimensionnalité. Plusieurs modèles peuvent par ailleurs être combinés entre eux pour créer des chaînes de traitement plus complexes. Dans le cas de problèmes comme la classification, la régression, où l'on cherche à effectuer une prédiction de la forme
Sources : fr.wikipedia.org
=== Modèles linéaires et généralisations === Le modèle le plus simple consiste à utiliser une fonction affine. C'est le cas par exemple de la régression linéaire. Les modèles linéaires généralisés permettent d'obtenir un peu plus de flexibilité en couplant un modèle linéaire à une transformation non-linéaire mais fixée. C'est le cas par exemple de la régression logistique et de la régression de Poisson. Certains modèles, comme l'analyse discriminante linéaire, sont basés sur un modèle génératif mais donnent lieu à une règle de classement linéaire.
Sources : fr.wikipedia.org
Peptide est résumé ici à partir de littérature publique : définition, contexte et points récurrents en pratique. Informations générales, pas un avis médical.
La recherche sur Peptide repose surtout sur des travaux de laboratoire et des modèles animaux ; les données cliniques varient selon la substance.
La pureté et l'analyse (HPLC, spectrométrie de masse), une reconstitution correcte et un stockage adapté sont déterminants.%!(EXTRA string=Peptide)
Tous les mécanismes ne sont pas démontrés et une étude isolée ne fait pas une preuve globale. Les questions ouvertes sont signalées comme telles.%!(EXTRA string=Peptide)