apprentissage de représentations

CONT: L'apprentissage de représentations est motivé par le fait que l'apprentissage de tâches par des machines nécessite des entrées qui sont mathématiques et computationnellement pratiques à traiter. Cependant, les données du monde réel, telles que les images, les vidéos et les données de capteurs, sont difficiles à analyser telles quelles. Une alternative est de découvrir [les] caractéristiques ou représentations à travers l'entraînement de systèmes d'apprentissage, sans s'appuyer sur des algorithmes explicites.

CONT: Feature learning, also known as representation learning, is a process in machine learning where a system automatically identifies the best representations or features from raw data necessary for detection or classification tasks.