« Étiquette » : différence entre les versions

Dernière version du 21 mars 2024 à 21:08

Définition

Dans l'apprentissage supervisé, « réponse » ou « résultat » d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins un attribut et d'une étiquette.

Par exemple, les attributs d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de courrier non sollicité, les attributs pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement « non sollicité » ou « légitime ».

Français

étiquette

annotation

cible

Anglais

label

target

Sources

Source : Google machine learning glossary

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 == Définition ==
-Dans l'apprentissage supervisé, «réponse» ou «résultat» d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins un attribut et d'une étiquette. Par exemple, les attributs d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de courrier non sollicité, les attributs pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement «non sollicité» ou «légitime».
+Dans l'[[apprentissage supervisé]], « réponse » ou « résultat » d'un exemple. Chaque exemple d'un [[ensemble de données]] étiqueté se compose d'au moins un [[attribut]] et d'une étiquette.
+Par exemple, les attributs d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de courrier non sollicité, les attributs pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement « non sollicité » ou « légitime ».
 == Français ==
-''' étiquette '''
+'''étiquette'''
 '''annotation'''
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 == Anglais ==
-'''  label'''
+'''label'''
-'''  target'''
+'''target'''
 ==Sources==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
 [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 [[Category:Apprentissage profond]]