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Dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, un paramètre est un élément du modèle qui aide à faire des prédictions. Chacune des connexions entre les neurones d'un réseau a un poids associé, qui est un paramètre du modèle. Les paramètres régissent la manière dont les différentes valeurs sont combinées lorsque les valeurs sont propagées à travers les couches du réseau. La taille d'un modèle est souvent mesurée en termes du nombre de paramètres qu'il possède. Ces paramètres ne sont généralement pas fixés par la personne qui exécute le modèle, mais sont estimés à partir des données.

Pourquoi est-ce important ?

Les paramètres sont importants car ils sont au cœur de la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique à apprendre à partir des données et à faire des prédictions ou des inférences. En ajustant les paramètres pendant le processus d'apprentissage, un modèle peut améliorer sa précision. Cependant, il est également important de noter que le nombre de paramètres peut affecter la complexité du modèle, et donc ses besoins en termes de ressources de calcul et sa capacité à généraliser à partir de nouvelles données.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les paramètres continuent d'être un élément clé des modèles d'apprentissage automatique. Les grands modèles, appelés modèles de base, qui sont entraînés à partir de zéro sur de grandes quantités de données, peuvent avoir des millions, des milliards, voire des trillions de paramètres. Cependant, ces modèles peuvent être réduits pour s'adapter à des conteneurs plus petits, généralement en réduisant le nombre de paramètres. Les techniques de réduction de la dimensionnalité, comme l'apprentissage par transfert, sont couramment utilisées pour créer des modèles plus petits et plus maniables à partir de ces grands modèles de base.

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