RLHF : explications et cas d'utilisation 2025
Introduction : L’apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) transforme l’apprentissage des machines en alliant intuition humaine et efficacité. Contrairement aux méthodes d’apprentissage traditionnelles qui s’appuient sur des ensembles de données prédéfinis, il permet aux modèles d’IA d’apprendre à partir des préférences, des corrections et des informations fournies directement par les humains. Cette approche permet d’aligner le comportement des machines sur les valeurs du monde réel, rendant les systèmes d’IA […]
Meilleures techniques pour rationaliser l'annotation d'images externalisées dans la facturation par apprentissage automatique
La rationalisation de l'annotation d'images externalisée dans la facturation par Machine Learning nécessite une approche stratégique. Une technique efficace consiste à implémenter des algorithmes de Deep Learning pour l'annotation automatisée. Ces algorithmes peuvent détecter et annoter les photos avec précision grâce à l'apprentissage à partir de vastes ensembles de données. Cela réduit le recours à l'intervention manuelle, améliorant ainsi l'efficacité. Grâce à l'apprentissage actif, une machine semi-supervisée […]