DataFranca - Contributions [fr]

Non-paramétrique

2023-02-23T21:22:49Z

Amanda : Page redirigée vers Non paramétrique

#REDIRECTION [[Non paramétrique]]

Non paramétrique

2023-02-23T20:49:36Z

Amanda :

== Définition ==
Dont le nombre de [[paramètre|paramètres]] n’est pas fixe et/ou potentiellement infini et dépend de la quantité de [[données]] traitées. Typiquement, le [[modèle]] n’est pas fixe et grossit avec la complexité et la quantité des données.

== Compléments ==
Attention, le terme « non paramétrique » ne veut pas dire qu’il n’y a pas de paramètres.
<hr/>
L'adjectif non paramétrique s'applique à différentes notions en statistique (modèles, tests, analyses, estimations, régressions, etc.)

== Français ==
'''non paramétrique'''

== Anglais ==
'''non-parametric'''

'''nonparametric'''



[http://isi.cbs.nl/glossary/term2297.htm Source : ISI ]

[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=10426722 Source : Le grand dictionnaire terminologique ]

[[:Catégorie:Statistiques | Glossaire de la statistique DataFranca]] 
[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]
[[Catégorie:publication]]

Régression par processus gaussien

2023-02-23T20:29:52Z

Amanda :

== Définition ==
La prédiction d'une valeur numérique ([[régression]]) par [[processus gaussien]] (RPG) est une approche [[non paramétrique]] de modélisation de phénomènes statistiques. C'est le résultat de la somme pondérée d'un ensemble de variables qui suivent une [[distribution normale]], dites gaussiennes.

== Compléments ==
La RPG présente plusieurs avantages : elle fonctionne bien sur les petits ensembles de données et permet de fournir des mesures d'incertitude sur les prédictions. À l'inverse, elle demande beaucoup de calculs sur les gros jeux de données, d'où l'emploi de méthodes d'approximation.
<hr/>

Le [[krigeage]] est l'application de cette approche en géostatistique.

== Français ==
''' régression par processus gaussien '''

''' RPG '''

''' krigeage'''

== Anglais ==
'''gaussian process regression'''

''' GPR '''

'''kriging '''


[https://en.wikipedia.org/wiki/Kriging Source : Wikipedia Machine Learning ]

[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26521561 Source : Le grand dictionnaire terminologique ]

[[Catégorie:publication]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

Régression par processus Gaussien

2023-02-23T19:27:52Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Régression par processus Gaussien vers Régression par processus gaussien

#REDIRECTION [[Régression par processus gaussien]]

Régression par processus gaussien

2023-02-23T19:27:48Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Régression par processus Gaussien vers Régression par processus gaussien

== Définition ==
Voir '''[[krigeage]]'''

== Français ==
'''krigeage'''

== Anglais ==
'''kriging '''

'''Gaussian process regression'''



[https://en.wikipedia.org/wiki/Kriging Source : Wikipedia Machine Learning ]

[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26521561 Source : Le grand dictionnaire terminologique ]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

Gaussian process regression

2023-02-23T19:27:25Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Gaussian process regression vers Régression par processus Gaussien

#REDIRECTION [[Régression par processus Gaussien]]

Régression par processus gaussien

2023-02-23T19:27:20Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Gaussian process regression vers Régression par processus Gaussien

Gated Neural Network

2023-02-23T19:10:57Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Gated Neural Network vers Réseau neuronal à portes

#REDIRECTION [[Réseau neuronal à portes]]

Réseau neuronal à portes

2023-02-23T19:10:53Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Gated Neural Network vers Réseau neuronal à portes

== Définition ==
Architecture de réseau de neurone qui comporte des [[porte|portes]] ou barrières pour contrôler le flux d'information. Le plus souvent, un réseau neuronal à portes est récurrent.

== Compléments ==
Une [[porte]] agit comme une barrière ou un contrôle pour aider le réseau à distinguer quand utiliser des couches empilées normales ou une [[connexion résiduelle]].

Par analogie, une porte dans un réseau neuronal est l'équivalent d'un robinet en plomberie.

== Français ==
''' réseau neuronal à portes '''

''' réseau de neurones à portes '''

== Anglais ==
''' gated neural network'''



[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/gated-neural-network Source : DeepAI.org ]

[[Catégorie:DeepAI.org]]

[[Catégorie:publication]]

Réseau neuronal à portes

2023-02-23T19:10:30Z

Amanda :

Optimisation d'hyperparamètre

2023-02-16T21:30:00Z

Amanda :

== Définition ==
En [[apprentissage automatique]], l'optimisation des [[hyperparamètres]] est l'ajustement d'un ensemble d'hyperparamètres dans un [[modèle]] afin de le rendre plus performant.

L'optimisation des hyperparamètres d'un [[modèle]] implique généralement une série de plusieurs entraînements par [[validation croisée]].

== Compléments ==
Plusieurs techniques d'optimisation sont utilisées:

* [[recherche par grille]]

* méthode Bayésienne

* [[optimisation aléatoire]]

* [[Arrêt prématuré|méthode par arrêt précoce]]

== Français ==
''' optimisation d'hyperparamètre '''

== Anglais ==
''' hyperparameter optimization '''



[Source : Wiki]

[[Catégorie:Publication]]

Optimisation d'hyperparamètre

2023-02-16T21:05:14Z

Amanda :

== Définition ==
En [[apprentissage automatique]], l'optimisation des [[hyperparamètres]] est l'ajustement d'un ensemble d'hyperparamètres dans un [[modèle]] afin de le rendre plus performant.

L'optimisation des hyperparamètres d'un [[modèle]] implique généralement une série de plusieurs entraînements par [[validation croisée]].

== Compléments ==
Plusieurs techniques d'optimisation sont utilisées:

* [[recherche force brute|optimisation exhaustive]]

* optimisation Bayésienne

* [[optimisation aléatoire]]

* [[Arrêt prématuré|optimisation par arrêt précoce]]

== Français ==
''' optimisation d'hyperparamètre '''

== Anglais ==
''' hyperparameter optimization '''



[Source : Wiki]

[[Catégorie:Publication]]

Optimisation d'hyperparamètres

2023-02-16T21:02:17Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Optimisation d'hyperparamètres vers Optimisation d'hyperparamètre

#REDIRECTION [[Optimisation d'hyperparamètre]]

Optimisation d'hyperparamètre

2023-02-16T21:02:13Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Optimisation d'hyperparamètres vers Optimisation d'hyperparamètre

== Définition ==
En [[apprentissage automatique]], l'optimisation des [[hyperparamètres]] est l'ajustement d'un ensemble d'hyperparamètres dans un [[modèle]] afin de le rendre plus performant.

L'optimisation des hyperparamètres d'un [[modèle]] implique généralement une série de plusieurs entraînements par [[validation croisée]].

== Compléments ==
Plusieurs techniques d'optimisation sont utilisées:

* [[recherche force brute|optimisation exhaustive]]

* optimisation Bayésienne

* [[optimisation aléatoire]]

* [[Arrêt prématuré|optimisation par arrêt précoce]]

== Français ==
''' optimisation d'hyperparamètre '''

== Anglais ==
''' hyperparameter optimization '''



[Source : Wiki]

[[Catégorie:Vocabulary]]

Optimisation d'hyperparamètre

2023-02-16T21:01:58Z

Amanda :

== Définition ==
En [[apprentissage automatique]], l'optimisation des [[hyperparamètres]] est l'ajustement d'un ensemble d'hyperparamètres dans un [[modèle]] afin de le rendre plus performant.

L'optimisation des hyperparamètres d'un [[modèle]] implique généralement une série de plusieurs entraînements par [[validation croisée]].

== Compléments ==
Plusieurs techniques d'optimisation sont utilisées:

* [[recherche force brute|optimisation exhaustive]]

* optimisation Bayésienne

* [[optimisation aléatoire]]

* [[Arrêt prématuré|optimisation par arrêt précoce]]

== Français ==
''' optimisation d'hyperparamètre '''

== Anglais ==
''' hyperparameter optimization '''



[Source : Wiki]

[[Catégorie:Vocabulary]]

Optimisation d'hyperparamètre

2023-02-16T21:01:35Z

Amanda : Page créée avec « == Définition == En apprentissage automatique, l'optimisation des hyperparamètres est l'ajustement d'un ensemble d'hyperparamètres dans un modèle afin de l... »

== Définition ==
En [[apprentissage automatique]], l'optimisation des [[hyperparamètres]] est l'ajustement d'un ensemble d'hyperparamètres dans un [[modèle]] afin de le rendre plus performant.

L'optimisation des hyperparamètres d'un [[modèle]] implique généralement une série de plusieurs entraînements par [[validation croisée]].

== Compléments ==
Plusieurs techniques d'optimisation sont utilisées:

* [[recherche force brute|optimisation exhaustive]]

* optimisation Bayésienne

* [[optimisation aléatoire]]

* [[Arrêt prématuré|optimisation par arrêt précoce]]

== Français ==
''' optimisation d'hyperparamètre '''

== Anglais ==
''' hyperparameters optimization '''



[Source : Wiki]

[[Catégorie:Vocabulary]]

Courbe de validation

2023-02-16T20:06:11Z

Amanda :

== Définition ==
Outil diagnostique utilisé lors de la mise au point d'un [[modèle|modèle d'apprentissage]] qui représente l'évolution de l'erreur sur les [[données de validation]]. La courbe de validation est utilisée pour estimer la qualité de l'apprentissage fait par le modèle. Elle permet de valider l'architecture du modèle au fur et à mesure de l'entraînement en fonction de divers [[hyperparamètres]] comme dans le processus de [[validation croisée]].

== Compléments ==
En observant la courbe, nous pouvons déterminer les conditions de surajustement, de sous-ajustement et de justesse du modèle pour les valeurs spécifiées de l'[[hyperparamètres|hyperparamètre]] donné. Lorsqu'il y a plusieurs hyperparamètres à régler en même temps, il faut isoler l'effet des différents hyperparamètres. Dans ce cas, on applique l'optimisation d'hyperparamètres.
<hr/>
En apprentissage automatique, les expressions « erreur de validation » et « erreur de généralisation » peuvent être considérées comme des synonymes.

== Français ==
''' courbe de validation '''

''' courbe de l'erreur de validation '''

''' courbe de l'erreur sur les données de validation '''

''' courbe de l'erreur de la validation croisée '''

''' courbe de l'erreur de généralisation '''

== Anglais ==
''' validation curve'''



[https://towardsdatascience.com/10-amazing-machine-learning-visualizations-you-should-know-in-2023-528282940582 Source : towardsdatascience ]

[[Catégorie:Publication]]

Courbe de validation

2023-02-16T20:05:23Z

Amanda :

Validation Curve

2023-02-16T20:04:12Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Validation Curve vers Courbe de validation

#REDIRECTION [[Courbe de validation]]

Courbe de validation

2023-02-16T20:04:08Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Validation Curve vers Courbe de validation

== Définition ==
Outil diagnostique utilisé lors de la mise au point d'un [[modèle|modèle d'apprentissage]] qui représente l'évolution de l'erreur sur les [[données de validation]]. La courbe de validation est utilisée pour estimer la qualité de l'apprentissage faite par le modèle. Elle permet de valider l'architecture du modèle au fur et à mesure de l'entraînement en fonction de divers [[hyperparamètres]] comme dans le processus de [[validation croisée]].

== Compléments ==
En observant la courbe, nous pouvons déterminer les conditions de surajustement, de sous-ajustement et de justesse du modèle pour les valeurs spécifiées de l'[[hyperparamètres|hyperparamètre]] donné. Lorsqu'il y a plusieurs hyperparamètres à régler en même temps, il faut isoler l'effet des différents hyperparamètres. Dans ce cas, on applique l'optimisation d'hyperparamètres.
<hr/>
En apprentissage automatique, les expressions « erreur de validation » et « erreur de généralisation » peuvent être considérées comme des synonymes.

== Français ==
''' courbe de validation '''

''' courbe de l'erreur de validation '''

''' courbe de l'erreur sur les données de validation '''

''' courbe de l'erreur de la validation croisée '''

''' courbe de l'erreur de généralisation '''

== Anglais ==
''' validation curve'''



[https://towardsdatascience.com/10-amazing-machine-learning-visualizations-you-should-know-in-2023-528282940582 Source : towardsdatascience ]

[[Catégorie:vocabulary]]

Courbe de validation

2023-02-16T20:03:46Z

Amanda :

== Définition ==
Outil diagnostique utilisé lors de la mise au point d'un [[modèle|modèle d'apprentissage]] qui représente l'évolution de l'erreur sur les [[données de validation]]. La courbe de validation est utilisée pour estimer la qualité de l'apprentissage faite par le modèle. Elle permet de valider l'architecture du modèle au fur et à mesure de l'entraînement en fonction de divers [[hyperparamètres]] comme dans le processus de [[validation croisée]].

== Compléments ==
En observant la courbe, nous pouvons déterminer les conditions de surajustement, de sous-ajustement et de justesse du modèle pour les valeurs spécifiées de l'[[hyperparamètres|hyperparamètre]] donné. Lorsqu'il y a plusieurs hyperparamètres à régler en même temps, il faut isoler l'effet des différents hyperparamètres. Dans ce cas, on applique l'optimisation d'hyperparamètres.
<hr/>
En apprentissage automatique, les expressions « erreur de validation » et « erreur de généralisation » peuvent être considérées comme des synonymes.

== Français ==
''' courbe de validation '''

''' courbe de l'erreur de validation '''

''' courbe de l'erreur sur les données de validation '''

''' courbe de l'erreur de la validation croisée '''

''' courbe de l'erreur de généralisation '''

== Anglais ==
''' validation curve'''



[https://towardsdatascience.com/10-amazing-machine-learning-visualizations-you-should-know-in-2023-528282940582 Source : towardsdatascience ]

[[Catégorie:vocabulary]]

Attribut statistique de requête

2023-02-09T20:36:01Z

Amanda :

== Définition ==
Un [[attribut]] tiré des statistiques d'utilisation des moteurs de recherche (par exemple, Google, Bing, Baidu) par les usagers.

Ce type d'attribut sert ensuite à l'optimisation du moteur de recherche.

== Compléments ==

Exemples d'attribut statistique de requête (ASR):

* Combien de fois cette requête a-t-elle été exécutée au cours du dernier mois ?
* Combien de mots y a-t-il dans cette requête ?
* Quelle est la somme/moyenne/min/max/médiane des valeurs Okapi BM25 pour cette requête ?

== Français ==
''' attribut statistique de requête '''

''' attribut de requête '''

''' ASR '''

== Anglais ==
''' query-level feature'''

''' QLF '''



[https://en.wikipedia.org/wiki/Query-level_feature Source : Source : Wikipedia ]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms]

[https://fr.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 Source : Wikipedia]

[[Catégorie:Publication‏‎]]

Attribut statistique de requête

2023-02-09T20:35:25Z

Amanda :

Query-level feature

2023-02-09T20:26:03Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Query-level feature vers Attribut statistique de requête

#REDIRECTION [[Attribut statistique de requête]]

Attribut statistique de requête

2023-02-09T20:25:58Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Query-level feature vers Attribut statistique de requête

== Définition ==
Un attribut statistique de requête sont tirés des statistiques d'utilisation des moteurs de recherche par les usagers.

Ces attributs sont utiles à l'optimisation d'un moteur de recherche du style Google, Bing, Baidu.

Des attributs au niveau des requêtes ui découlent deUne caractéristique de niveau requête ou QLF est une caractéristique de classement utilisée dans un algorithme de classement appris par la machine.

Exemples de QLFs :
* Combien de fois cette requête a-t-elle été exécutée au cours du dernier mois ?
* Combien de mots y a-t-il dans cette requête ?
* Quelle est la somme/moyenne/min/max/médiane des valeurs BM25F pour cette requête ?

Attributs
Typiquement,

== Compléments ==

Exemples:

== Français ==
''' XXXXXXXXX '''

== Anglais ==
''' Query-level feature'''

A query-level feature or QLF is a ranking feature utilized in a machine-learned ranking algorithm.

Example QLFs:
* How many times has this query been run in the last month?
* How many words are in the query?
* What is the sum/average/min/max/median of the BM25F values for the query?



[https://en.wikipedia.org/wiki/Query-level_feature Source : Source : Wikipedia ]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms ]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]

Attribut statistique de requête

2023-02-09T20:25:29Z

Amanda :

Convolution transposée

2023-02-02T20:36:13Z

Amanda :

== Définition ==
Les convolutions transposées transforment les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image puis applique la convolution.

== Français ==
''' convolution transposée '''

''' convolution par incrément fractionnaire '''

''' convolution à pas fractionnaire'''

''' déconvolution (par abus de langage)'''

== Anglais ==
''' fractionally-strided convolution'''

''' transposed convolution'''

''' up sampling '''

''' deconvolution (par abus de langage)'''


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]

[https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 Source: medium]

[https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-convolutional-neural/9781789130331/c6c4a7a2-7776-454a-83c5-3779ab807a00.xhtml Source: O’Reilly]

Convolution transposée

2023-02-02T20:30:35Z

Amanda :

==en construction==

== Définition ==
Les convolutions transposées transforment les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image puis applique la convolution.

== Français ==
''' convolution transposée '''

''' convolution par incrément fractionnaire '''

''' convolution à pas fractionnaire'''

''' déconvolution (par abus de langage)'''

== Anglais ==
''' fractionally-strided convolution'''

''' transposed convolution'''

''' up sampling '''

''' deconvolution (par abus de langage)'''


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]

[https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 Source: medium]

Déconvolution

2023-02-02T20:27:27Z

Amanda :

==Définition==

Le terme déconvolution a deux usages principaux.

En apprentissage profond, le terme déconvolution est employé par abus de langage pour désigner la [[convolution transposée]] ou la convolution à incrément fractionnaire.

En mathématiques et en traitement de signal, la déconvolution est un procédé algorithmique destiné à inverser les effets de la [[convolution]]. Le concept de déconvolution est largement utilisé en traitement d'image, notamment en microscopie et astronomie.

==Français==
''' déconvolution '''

==Anglais==
''' deconvolution '''

[https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0. Source: medium]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Deconvolution. Source: wiki]

[http://isi.cbs.nl/glossary/term894.htm Source : ISI ]

[[Catégorie:Publication]]
[[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]] 
[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]

Convolution transposée

2023-02-02T20:27:02Z

Amanda :

Déconvolution

2023-02-02T20:25:59Z

Amanda :

==Définition==

Le terme déconvolution a deux usages principaux.

En apprentissage profond, le terme déconvolution est employé par abus de langage pour désigner la [[convolution transposée]] ou la convolution à incrément fractionnaire.

En mathématiques et en traitement de signal, la déconvolution est un procédé algorithmique destiné à inverser les effets de la [[convolution]]. Le concept de déconvolution est largement utilisé en traitement d'image, notamment en microscopie et astronomie.

==Français==
''' déconvolution '''

==Anglais==
''' deconvolution '''

[https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0. Source: medium]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Deconvolution. Source: wiki]

[[Catégorie:Publication]]
[[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]] 
[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]

Convolution transposée

2023-02-02T20:25:35Z

Amanda :

== Définition ==
Les convolutions transposées transforment les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image puis applique la convolution.

== Français ==
''' convolution transposée '''

''' convolution par incrément fractionnaire '''

''' convolution à pas fractionnaire'''

''' déconvolution (par abus de langage)'''

== Anglais ==
''' fractionally-strided convolution'''

''' transposed convolution'''

''' up sampling '''

''' deconvolution (par abus de langage)'''


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]

[http://isi.cbs.nl/glossary/term894.htm Source : ISI ]

[https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0 Source: medium]

Déconvolution

2023-02-02T20:20:08Z

Amanda :

Convolution transposée

2023-02-02T20:18:53Z

Amanda :

==en construction==

== Définition ==
Les convolutions transposées transforment les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image, puis applique la convolution.

== Français ==
''' convolution transposée '''

''' convolution à pas fractionnaire'''

''' convolution par incrément fractionnaire '''

''' déconvolution'''

== Anglais ==
''' fractionally-strided convolution'''

''' transposed convolution'''

''' deconvolution'''

''' up sampling '''



[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]

[http://isi.cbs.nl/glossary/term894.htm Source : ISI ]

[[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]] 
[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]

Déconvolution

2023-02-02T20:15:30Z

Amanda : Redirection supprimée vers Convolution transposée

==Définition==

Le terme déconvolution a deux usages principaux.

En apprentissage profond, le terme déconvolution est employé pour désigner la [[convolution transposée]] ou la convolution à incrément fractionnaire.

En mathématiques et en traitement de signal, la déconvolution est un procédé algorithmique destiné à inverser les effets de la [[convolution]]. Le concept de déconvolution est largement utilisé en traitement d'image, notamment en microscopie et astronomie.

==Français==
''' déconvolution '''

==Anglais==
''' deconvolution '''

[https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0. Source: medium]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Deconvolution. Source: wiki]

[[Catégorie:Publication]]

Convolution transposée

2023-02-02T20:04:15Z

Amanda :

==en construction==

== Définition ==
Les convolutions transposées transforment les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image, puis applique la convolution.

== Français ==
''' convolution transposée '''
''' convolution à pas fractionnaire'''
''' déconvolution'''

== Anglais ==
''' fractionally strided convolutions'''
''' transposed convolution'''
''' deconvolution'''
''' up sampling '''



[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]

[http://isi.cbs.nl/glossary/term894.htm Source : ISI ]

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[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]

Déconvolution

2023-02-02T19:57:34Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Déconvolution vers Convolution transposée

#REDIRECTION [[Convolution transposée]]

Convolution transposée

2023-02-02T19:57:28Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Déconvolution vers Convolution transposée

==en construction==

== Définition ==
En mathématiques, la déconvolution est un procédé algorithmique destiné à inverser les effets de la convolution. Le concept de déconvolution est largement utilisé en traitement du signal et traitement d'image, notamment en microscopie et astronomie.

Les convolutions fractionnées, parfois appelées déconvolutions, transposent les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image, puis effectue la convolution.

== Français ==
''' convolution transposée '''
''' convolution à pas fractionnaire'''
''' déconvolution'''

== Anglais ==
''' fractionally strided convolutions'''
''' transposed convolution'''
''' deconvolution'''
''' up sampling '''



[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]

[http://isi.cbs.nl/glossary/term894.htm Source : ISI ]

[[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]] 
[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]

Convolution transposée

2023-02-02T19:56:53Z

Amanda :

Fractionally Strided Convolution

2023-02-02T19:51:44Z

Amanda : Page redirigée vers Déconvolution

#REDIRECTION [[Déconvolution]]

Convolution transposée

2023-02-02T19:51:25Z

Amanda :

== Définition ==
En mathématiques, la déconvolution est un procédé algorithmique destiné à inverser les effets de la convolution. Le concept de déconvolution est largement utilisé en traitement du signal et traitement d'image, notamment en microscopie et astronomie.

Les convolutions fractionnées, parfois appelées déconvolutions, transposent les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image, puis effectue la convolution.

stride - incrément de balayage

== Français ==
''' convolution transposée '''
''' convolution à pas fractionnaire'''
''' déconvolution'''

== Anglais ==
''' fractionally strided convolutions'''
''' transposed convolution'''
''' deconvolution'''
''' up sampling '''



[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]

[http://isi.cbs.nl/glossary/term894.htm Source : ISI ]

[[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]] 
[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]

ExBERT

2023-02-02T19:34:46Z

Amanda :

== Définition ==
ExBERT (abréviation de Explore BERT) est un nom propre désignant un outil interactif qui sert à expérimenter avec des modèles de [[réseau autoattentif]] de type [[BERT]].

== Compléments ==
ExBert permet de mener des enquêtes interactives, formuler des hypothèses et aider à comprendre le processus de raisonnement interne du modèle. L'outil ExBert est compatible avec une grande variété de modèles de Hugging Face.

ExBERT fournit des indications sur la signification des représentations contextuelles et de l'attention en faisant correspondre une entrée spécifiée par l'humain à des contextes similaires dans de grands ensembles de données annotées.

== Français ==
''' exBERT'''

== Anglais ==
''' exBERT'''

[https://huggingface.co/exbert/?model=bert-base-cased&modelKind=bidirectional&sentence=The%20girl%20ran%20to%20a%20local%20pub%20to%20escape%20the%20din%20of%20her%20city.&layer=0&heads=..0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11&threshold=0.7&tokenInd=null&tokenSide=null&maskInds=..&hideClsSep=true Source : huggingface ]
[https://github.com/bhoov/exbert Source : github]

[[Catégorie:Publication]]

ExBERT

2023-02-02T19:34:14Z

Amanda :

CNN Explainer

2023-02-02T19:16:50Z

Amanda :

== Définition ==
CNN Explainer est un nom propre désignant un système libre de visualisation interactif et didactique conçu pour aider les débutants à se familiariser avec les [[ réseau convolutif | réseaux neuronaux convolutifs ]].

== Compléments ==
CNN Explainer permet de modifier et d'exécuter un réseau convolutif dans le navigateur pour explorer différentes architectures.

== Français ==
''' CNN Explainer'''

== Anglais ==
''' CNN Explainer'''



[https://arxiv.org/abs/2004.15004 Source : arxiv ]
[https://github.com/poloclub/cnn-explainer Source : github ]

[[Catégorie:Publication]]

BertViz

2023-02-02T19:07:57Z

Amanda :

== Définition ==
BertViz (abréviation de BERT Visualization) est un nom propre désignant un logiciel libre en Python pour visualiser l'attention dans un modèle de [[réseau autoattentif | réseau neuronal autoattentif]] (Transformer).

== Compléments ==
Il supporte la plupart des modèles de la bibliothèque Transformers (BERT, GPT-2, XLNet, RoBERTa, XLM, CTRL, MarianMT, etc.). Il étend l'outil de visualisation Tensor2Tensor de Llion Jones et la bibliothèque de transformateurs de HuggingFace.

== Français ==
''' BertViz'''

== Anglais ==
''' BertViz'''



[https://github.com/jessevig/bertviz Source : github ]

[[Catégorie:Publication]]

Change detection

2023-02-02T18:52:33Z

Amanda : Page redirigée vers Détection de ruptures

#REDIRECTION [[Détection de ruptures]]

BertViz

2023-02-02T18:45:30Z

Amanda :

BertViz

2023-02-02T18:45:09Z

Amanda :

Analyse formelle de concepts

2023-01-26T20:27:10Z

Amanda :

== Définition ==
L'analyse formelle de concepts (AFC) est une méthode de classification formelle de concepts basée sur les treillis de Galois. Cette méthode permet de bâtir des ontologies conceptuelles hiérarchiques à partir de données. Elle a des applications dans la [[forage de données|fouille de données]], la gestion des connaissances et l'[[apprentissage automatique]].

== Français ==
''' analyse formelle de concepts '''

''' analyse formelle de concepts de Fisher '''

''' AFC '''

== Anglais ==
''' formal concept analysis'''

''' FCA '''

''' Ficher's formal concept analysis '''

''' Fisherian formal concept analysis '''



[https://www.accenture.com/us-en/applied-intelligence-glossary Source : Accenture]
[https://www.labunix.uqam.ca/~godin_r/ria95.pdf Source : Robert Godin, UQÀM]

[[Catégorie:Publication]]
[[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]
[[Catégorie:Accenture]]

Fisherian Formal Concept Analysis

2023-01-26T20:26:18Z

Amanda : Amanda a déplacé la page Fisherian Formal Concept Analysis vers Analyse formelle de concepts

#REDIRECTION [[Analyse formelle de concepts]]