Shallow Learning


Révision datée du 15 juin 2025 à 12:30 par Arianne (discussion | contributions)
(diff) ← Version précédente | Voir la version actuelle (diff) | Version suivante → (diff)

en construction

Définition

Il s'agit de modèles d'apprentissage automatique qui reposent sur l'ingénierie des attributs et se composent d'une ou de quelques couches (deux par exemple) de traitement, ce qui les rend efficaces sur le plan informatique et plus faciles à entraîner. Cependant, il est efficace pour les petits ensembles de données et excelle dans les scénarios de données structurées où l'interprétabilité est importante.

Voir aussi réseau peu profond

Compléments

Les modèles d'apprentissage peu profond comprennent des algorithmes de régression logistique, des séparateurs à vaste marge (SVM) et des arbres de décision.

Français

Apprentissage peu profond

Anglais

Shallow Learning

SL

Shallow Machine Learning

Sources

Source : Medium

Source : ML Journey

Source : TERMIUM Plus

Contributeurs: Arianne