Évaluation de systèmes apprenant tout au long de la vie (Evaluation of lifelong learning systems )

Yevhenii Prokopalo, Sylvain Meignier, Olivier Galibert, Loïc Barrault, Anthony Larcher


Abstract
Aujourd’hui les systèmes intelligents obtiennent d’excellentes performances dans de nombreux domaines lorsqu’ils sont entraînés par des experts en apprentissage automatique. Lorsque ces systèmes sont mis en production, leurs performances se dégradent au cours du temps du fait de l’évolution de leur environnement réel. Une adaptation de leur modèle par des experts en apprentissage automatique est possible mais très coûteuse alors que les sociétés utilisant ces systèmes disposent d’experts du domaine qui pourraient accompagner ces systèmes dans un apprentissage tout au long de la vie. Dans cet article nous proposons un cadre d’évaluation générique pour des systèmes apprenant tout au long de la vie (SATLV). Nous proposons d’évaluer l’apprentissage assisté par l’humain (actif ou interactif) et l’apprentissage au cours du temps.
Anthology ID:
2020.jeptalnrecital-jep.58
Volume:
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole
Month:
6
Year:
2020
Address:
Nancy, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA et AFCP
Note:
Pages:
516–524
Language:
French
URL:
https://www.aclweb.org/anthology/2020.jeptalnrecital-jep.58
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote
PDF:
http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/2020.jeptalnrecital-jep.58.pdf