« Attribut » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==


Un jeu de données (''dataset'') est un ensemble d’exemples où chaque exemple regroupe des attributs (''features''). En français, pour traduire le terme feature, on utilise les termes attribut, caractéristique, propriété, trait, ou parfois, en France, variable explicative.
En intelligence artificielle, les attributs sont les variables utilisées pour représenter un objet ou une '''[classe classe]''' d'objet. De même, en apprentissage automatique, un jeu de données est un ensemble d’exemples où chaque exemple comporte des attributs. Par exemple, pour décrire un arbre, on utilise ses différents attributs comme la forme de ses feuilles, sa taille, le diamètre de son tronc, la couleur de son écorce, la couleur de ses feuilles, etc.


 
On distingue plusieurs types d’attributs selon les valeurs qui les caractérisent. En gros, on distinguera entre les attributs qualitatifs et les attributs quantitatifs (i.e. des nombres).  
Nous recommandons l’emploi du terme « attribut » dans le but de s’aligner sur la terminologie bien établie en intelligence artificielle, plus particulièrement en représentation des connaissances qui se fonde sur le fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs.
 
 
Caractéristique attachée aux objets appartenant à une '''[[classe]]''' et servant à les décrire.


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Complément:
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En apprentissage automatique, les attributs sont les variables utilisées pour représenter un objet. Par exemple, pour décrire un arbre, on peut identifier différents attributs comme : la forme de ses feuilles, sa taille, le diamètre de son tronc, la couleur de son écorce, la couleur de ses feuilles, etc .
Caractéristique attachée aux objets appartenant à une classe et servant à les décrire.
 
En français, pour traduire le terme feature, on utilise les termes attribut, caractéristique, propriété, trait, ou parfois, en France, variable explicative.


On distingue plusieurs types d’attributs selon les valeurs qui les caractérisent. En gros, on distinguera entre les attributs qualitatifs et les attributs quantitatifs (i.e. des nombres).  
Nous recommandons l’emploi du terme « attribut » dans le but de s’aligner sur la terminologie bien établie en intelligence artificielle, plus particulièrement en représentation des connaissances qui se fonde sur le fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs.


== Français ==
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'''variable explicative'''
'''variable explicative'''


== Anglais ==
== Anglais ==

Version du 3 août 2022 à 21:52

Définition

En intelligence artificielle, les attributs sont les variables utilisées pour représenter un objet ou une [classe classe] d'objet. De même, en apprentissage automatique, un jeu de données est un ensemble d’exemples où chaque exemple comporte des attributs. Par exemple, pour décrire un arbre, on utilise ses différents attributs comme la forme de ses feuilles, sa taille, le diamètre de son tronc, la couleur de son écorce, la couleur de ses feuilles, etc.

On distingue plusieurs types d’attributs selon les valeurs qui les caractérisent. En gros, on distinguera entre les attributs qualitatifs et les attributs quantitatifs (i.e. des nombres).


Complément:

Caractéristique attachée aux objets appartenant à une classe et servant à les décrire.

En français, pour traduire le terme feature, on utilise les termes attribut, caractéristique, propriété, trait, ou parfois, en France, variable explicative.

Nous recommandons l’emploi du terme « attribut » dans le but de s’aligner sur la terminologie bien établie en intelligence artificielle, plus particulièrement en représentation des connaissances qui se fonde sur le fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs.

Français

attribut

caractéristique

propriété

trait

variable explicative

Anglais

feature

attribute

Source : Le grand dictionnaire terminologique