Adaptation de Domaine
Une technique en apprentissage automatique où un modèle entraîné dans un domaine est adapté pour fonctionner dans un domaine différent mais connexe.
Traite les décalages de distribution entre les domaines source (entraînement) et cible (déploiement) au moyen de méthodes telles que l’alignement des caractéristiques, des classificateurs de domaine antagonistes ou l’ajustement fin sur de petits échantillons étiquetés du domaine cible. Une gouvernance rigoureuse inclut l’évaluation comparative des modèles adaptés sur des données cibles de validation réservées, ainsi que la garantie de l’absence de dégradation au sein des sous-groupes critiques.
Un modèle de reconnaissance vocale entraîné sur des accents de l’anglais américain est adapté à l’anglais britannique en utilisant seulement 10 heures d’enregistrements avec accent britannique. Les ingénieurs appliquent une adaptation de domaine antagoniste afin d’aligner les espaces de caractéristiques, améliorant le taux d’erreur sur les mots de 30 % sur les ensembles de test britanniques, sans réentraîner le modèle depuis zéro.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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