{"id":210465,"date":"2023-09-27T07:30:00","date_gmt":"2023-09-27T07:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=210465"},"modified":"2023-11-09T13:42:50","modified_gmt":"2023-11-09T13:42:50","slug":"low-rank-adaptation-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/low-rank-adaptation-tout-savoir","title":{"rendered":"Low Rank Adaptation : D\u00e9finition, applications et d\u00e9fis"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"210465\" class=\"elementor elementor-210465\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e54b55 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5e54b55\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-758f507 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"758f507\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La Low Rank Adaptation ou adaptation \u00e0 faible rang est une technique permettant d\u2019adapter facilement un mod\u00e8le de machine learning \u00e0 plusieurs domaines apr\u00e8s son entra\u00eenement initial sur une t\u00e2che sp\u00e9cifique. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur cette m\u00e9thode et ses avantages !<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-554c65f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"554c65f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a> est d\u00e9sormais utilis\u00e9 dans une large vari\u00e9t\u00e9 de domaines dont la <strong>reconnaissance vocale<\/strong>, la <strong>vision par ordinateur<\/strong> ou le <strong>traitement du langage naturel<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il sert de fondation \u00e0 la <strong>r\u00e9volution de l\u2019intelligence artificielle<\/strong>, et notamment pour les outils devenus incontournables comme <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/comment-fonctionne-chatgpt\">ChatGPT<\/a> ou <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/google-devoile-bard-le-concurrent-de-chatgpt\">Google Bard<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Toutefois, la plupart des <strong>syst\u00e8mes d\u2019apprentissage automatique<\/strong> sont sp\u00e9cifiquement con\u00e7us et form\u00e9s pour des t\u00e2ches particuli\u00e8res et des ensembles de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est l\u2019une des principales limites actuelles de l\u2019IA, car la g\u00e9n\u00e9ralisation des mod\u00e8les \u00e0 de nouvelles situations ou \u00e0 des domaines diff\u00e9rents se r\u00e9v\u00e8le souvent d\u00e9cevante et infructueuse.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin de transf\u00e9rer un <strong>mod\u00e8le ML<\/strong> \u00e0 un nouveau domaine et d\u2019am\u00e9liorer ses performances, une r\u00e9cente technique d\u2019adaptation s\u2019av\u00e8re particuli\u00e8rement efficace : l\u2019adaptation \u00e0 faible rang, ou Low Rank Adaptation.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8424dc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d8424dc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c283080 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c283080\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu\u2019est-ce que la Low Rank Adaptation ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a312bb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8a312bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette <strong>approche novatrice<\/strong> se concentre sur la r\u00e9duction de la dimensionnalit\u00e9 des donn\u00e9es, dans le but de <strong>faciliter l\u2019adaptation de domaine<\/strong> : le transfert d\u2019un mod\u00e8le depuis un domaine source o\u00f9 il est entra\u00een\u00e9 vers un domaine cible o\u00f9 les donn\u00e9es peuvent \u00eatre diff\u00e9rentes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un concept central de <strong>cette m\u00e9thode est la d\u00e9composition \u00e0 faible rang des matrices<\/strong>. Celle-ci permet de repr\u00e9senter les donn\u00e9es sous une forme plus compacte, tout en pr\u00e9servant leur structure sous-jacente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le contexte de l\u2019apprentissage automatique, cette d\u00e9composition vise \u00e0 extraire les caract\u00e9ristiques les plus importantes des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Le but est de <strong>construire un mod\u00e8le plus g\u00e9n\u00e9ralisable pour le domaine cible<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il existe diff\u00e9rentes m\u00e9thodes pour y parvenir. Les plus utilis\u00e9es sont la <strong>d\u00e9composition en valeurs singuli\u00e8res (Singular Value Decomposition ou SVD)<\/strong> et la <strong>d\u00e9composition en facteurs non n\u00e9gatifs (Non-Negative Matrix Factorization ou NMF)<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e2ce \u00e0 la r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9 des donn\u00e9es, on \u00e9vite les probl\u00e8mes de surajustement (overfitting) pouvant survenir quand les mod\u00e8les sont directement appliqu\u00e9s \u00e0 des donn\u00e9es de cibles diff\u00e9rentes. C\u2019est ce qui <strong>simplifie le transfert de connaissances<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019un des principaux points forts de la Low Rank Adaptation est <strong>sa capacit\u00e9 \u00e0 capturer les corr\u00e9lations et d\u00e9pendances entre les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es<\/strong>. Ainsi, l\u2019information cruciale pour l\u2019adaptation est mieux repr\u00e9sent\u00e9e.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un autre avantage est <strong>la possibilit\u00e9 d\u2019appliquer cette approche \u00e0 diff\u00e9rentes t\u00e2ches de Machine Learning<\/strong> comme la classification, la r\u00e9gression ou m\u00eame la g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es synth\u00e9tiques.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d56ee23 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d56ee23\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-461eac5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"461eac5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00c0 quoi \u00e7a sert ? Quelles sont les applications ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4189339 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4189339\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La Low Rank Adaptation est une m\u00e9thode qui a fait ses preuves, et qui est d\u00e9j\u00e0 adopt\u00e9e dans de nombreux domaines du Machine Learning.<\/span><span style=\"color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align);\">Dans la vision par ordinateur (<\/span><a style=\"font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align); background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/computer-vision\">Computer Vision<\/a><span style=\"color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align);\">), elle est utilis\u00e9e pour la <\/span><strong style=\"color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align);\">reconnaissance d\u2019objets<\/strong><span style=\"color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; text-align: var(--text-align);\"> au sein d\u2019environnements diff\u00e9rents de ceux utilis\u00e9s pour l\u2019entra\u00eenement initial.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En utilisant des d\u00e9compositions \u00e0 faible rang sur les repr\u00e9sentations des caract\u00e9ristiques des images, les <strong>mod\u00e8les ML<\/strong> peuvent mieux g\u00e9n\u00e9raliser \u00e0 de nouvelles conditions d\u2019\u00e9clairage, d\u2019angle de vue ou d\u2019environnement pour am\u00e9liorer consid\u00e9rablement leurs performances dans le monde r\u00e9el.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/introduction-au-nlp-natural-language-processing\">NLP<\/a> ou<strong> traitement naturel du langage<\/strong>, cette approche s\u2019av\u00e8re aussi tr\u00e8s efficace pour les t\u00e2ches de traduction automatique.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f55040b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"f55040b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-210502\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation2.png 900w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation2-300x167.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation2-768x427.png 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f31caa elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"0f31caa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Ma\u00eetriser le Low Rank Adaptation<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-629c104 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"629c104\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Alors que les donn\u00e9es des domaines sources et cibles peuvent consid\u00e9rablement varier, l\u2019adaptation \u00e0 faible rang permet de <strong>cr\u00e9er des mod\u00e8les plus flexibles en extrayant les aspects linguistiques essentiels et en les appliquant au nouveau domaine<\/strong>. La traduction dans des contextes diff\u00e9rents s\u2019en trouve am\u00e9lior\u00e9e.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De m\u00eame, pour la reconnaissance de la parole, la Low Rank Adaptation est utile pour adapter les mod\u00e8les de reconnaissance vocale \u00e0 des locuteurs sp\u00e9cifiques ou \u00e0 diff\u00e9rents environnements acoustiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les techniques de d\u00e9composition \u00e0 faible rang permettent aux syst\u00e8mes de <strong>mieux capturer les variations entre les interlocuteurs<\/strong> et donc d\u2019obtenir une meilleure pr\u00e9cision dans des situations vari\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, en int\u00e9grant cette m\u00e9thode d\u2019adaptation aux architectures de r\u00e9seaux de neurones, l&rsquo;apprentissage par transfert est facilit\u00e9. Les connaissances acquises dans un domaine sont transmises \u00e0 un domaine cible, augmentant fortement les performances pour une large vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5dd34cf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5dd34cf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d449162 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d449162\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les d\u00e9fis de la Low Rank Adaptation<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fe9e3d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5fe9e3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tous les exemples \u00e9voqu\u00e9s dans le chapitre pr\u00e9c\u00e9dent d\u00e9montrent <strong>l&rsquo;efficacit\u00e9 de la Low Rank Adaptation<\/strong> pour surmonter les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l\u2019adaptation de domaine dans le Machine Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Malgr\u00e9 ses nombreux avantages, cette approche pr\u00e9sente aussi des d\u00e9fis sp\u00e9cifiques \u00e0 relever. Par exemple, la <strong>gestion du surajustement<\/strong> (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/overfitting-tout-savoir\">overfitting<\/a>) et du <strong>sous-ajustement<\/strong> (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/underfitting-tout-savoir\">underfitting<\/a>) des mod\u00e8les peut \u00eatre difficile.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Une d\u00e9composition \u00e0 faible rang trop restrictive peut entra\u00eener une perte d\u2019informations cruciales, tandis qu\u2019une d\u00e9composition trop complexe peut conduire \u00e0 la <strong>suradaptation aux donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement<\/strong>. Trouver le bon \u00e9quilibre est donc essentiel pour l\u2019optimisation des performances sur de nouvelles donn\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Autre probl\u00e8me potentiel : les domaines sources et cibles peuvent \u00eatre extr\u00eamement diff\u00e9rents, ce qui entra\u00eene une <strong>h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong> compliquant fortement l\u2019adaptation.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La diversit\u00e9 des caract\u00e9ristiques entre les deux domaines peut en effet affecter la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 transf\u00e9rer des connaissances de mani\u00e8re appropri\u00e9e.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour \u00e9viter ce d\u00e9sagr\u00e9ment, il convient de d\u00e9velopper des <strong>techniques de d\u00e9composition \u00e0 faible rang<\/strong> capables de capturer les variations tout en conservant les structures essentielles.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, dans de nombreuses situations, il n\u2019est pas toujours \u00e9vident d\u2019obtenir des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es dans le domaine cible. Elles peuvent \u00eatre limit\u00e9es, ou tout simplement trop co\u00fbteuses.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Or, la Low Rank Adaptation <strong>requiert g\u00e9n\u00e9ralement une large quantit\u00e9 de donn\u00e9es<\/strong> pour construire des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ralisables. Ceci exige des recherches suppl\u00e9mentaires pour d\u00e9velopper des m\u00e9thodes exploitant les donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es ou semi-\u00e9tiquet\u00e9es, comme l\u2019adaptation \u00e0 faible rang transductive.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30bab16 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"30bab16\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c437399 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c437399\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusion : la Low Rank Adaptation, une avanc\u00e9e vers l\u2019\u00e9mergence d\u2019une IA g\u00e9n\u00e9rale<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cded174 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cded174\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En permettant de r\u00e9soudre les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 l\u2019adaptation de domaine, la Low Rank Adaptation aide \u00e0 <strong>transf\u00e9rer efficacement les performances d\u2019un mod\u00e8le de Machine Learning vers diff\u00e9rents domaines<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, cette m\u00e9thode constitue <strong>une piste potentielle vers le d\u00e9veloppement d\u2019une IA g\u00e9n\u00e9rale (AGI)<\/strong> capable d\u2019exceller sur n\u2019importe quelle t\u00e2che et d\u2019apprendre sans avoir besoin de donn\u00e9es. Une telle invention est consid\u00e9r\u00e9e par beaucoup comme le but ultime de la recherche en intelligence artificielle\u2026<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin d\u2019apprendre \u00e0 <strong>ma\u00eetriser la Low Rank Adaptation<\/strong> et toutes les meilleures techniques de Machine Learning, vous pouvez <strong>choisir DataScientest<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nos formations aux <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/les-metiers-de-la-data\">m\u00e9tiers de la Data Science<\/a> comportent toutes un ou plusieurs modules d\u00e9di\u00e9s \u00e0 l\u2019apprentissage automatique. Vous d\u00e9couvrirez notamment les <strong>techniques de classification, r\u00e9gression et clustering<\/strong> avec <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-scikit-learn\">scikit-learn<\/a>, les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/fonctionnement-des-reseaux-neurones\">r\u00e9seaux de neurones<\/a> et les outils tels que <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/keras\">Keras<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tensorflow\">TensorFlow<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/pytorch-tout-savoir\">PyTorch<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au fil du cursus, vous pourrez <strong>acqu\u00e9rir toutes les comp\u00e9tences requises<\/strong> pour devenir <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-analyst-tout-savoir\">Data Analyst<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-engineer-une-carriere-en-forte-demande\">Data Engineer<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/metier-data-scientist\">Data Scientist<\/a> ou <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-engineer-tout-savoir\">Machine Learning Engineer<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tous nos programmes se compl\u00e8tent enti\u00e8rement \u00e0 distance, et notre organisme reconnu par l\u2019\u00c9tat est \u00e9ligible au <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cpf-definition-utlisation\">CPF<\/a> pour le financement. \u00c0 la fin du parcours, vous pourrez recevoir <strong>un dipl\u00f4me d\u00e9livr\u00e9 par MINES Paris Executive Education et un<\/strong> <strong>certificat de nos partenaires cloud<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/amazon-web-services-tout-savoir\">AWS<\/a> <strong>et<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-microsoft-azure\">Microsoft Azure<\/a>. <strong>D\u00e9couvrez DataScientest !<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-650bf3c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"650bf3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-210495\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation1.png 900w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation1-300x167.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/low_rank_adaptation1-768x427.png 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0397772 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"0397772\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9marrer une formation en Machine Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db72692 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"db72692\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous savez tout sur la Low Rank Adaptation. Pour plus d\u2019informations au sujet du Machine Learning, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/transfer-learning\">notre dossier sur le Transfert Learning<\/a>\u00a0!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1c3180 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b1c3180\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a15850 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"7a15850\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu\u2019est-ce que la Low Rank Adaptation ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Cette approche novatrice se concentre sur la r\u00e9duction de la dimensionnalit\u00e9 des donn\u00e9es, dans le but de faciliter l\u2019adaptation de domaine : le transfert d\u2019un mod\u00e8le depuis un domaine source o\u00f9 il est entra\u00een\u00e9 vers un domaine cible o\u00f9 les donn\u00e9es peuvent \u00eatre diff\u00e9rentes.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00c0 quoi \u00e7a sert ? Quelles sont les applications ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La Low Rank Adaptation est une m\u00e9thode qui a fait ses preuves, et qui est d\u00e9j\u00e0 adopt\u00e9e dans de nombreux domaines du Machine Learning.Dans la vision par ordinateur (Computer Vision), elle est utilis\u00e9e pour la reconnaissance d\u2019objets au sein d\u2019environnements diff\u00e9rents de ceux utilis\u00e9s pour l\u2019entra\u00eenement initial.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Les d\u00e9fis de la Low Rank Adaptation\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Tous les exemples \u00e9voqu\u00e9s dans le chapitre pr\u00e9c\u00e9dent d\u00e9montrent l'efficacit\u00e9 de la Low Rank Adaptation pour surmonter les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l\u2019adaptation de domaine dans le Machine Learning. Malgr\u00e9 ses nombreux avantages, cette approche pr\u00e9sente aussi des d\u00e9fis sp\u00e9cifiques \u00e0 relever. Par exemple, la gestion du surajustement (overfitting) et du sous-ajustement (underfitting) des mod\u00e8les peut \u00eatre difficile.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Low Rank Adaptation ou adaptation \u00e0 faible rang est une technique permettant d\u2019adapter facilement un mod\u00e8le de machine learning \u00e0 plusieurs domaines apr\u00e8s son entra\u00eenement initial sur une t\u00e2che sp\u00e9cifique. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur cette m\u00e9thode et ses avantages ! 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