Apprentissage peu profond - Historique des versions

Arianne le 20 août 2025 à 20:16

2025-08-20T20:16:43Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Il s'agit de '''[[Modèle\|modèles]]''' d''''[[apprentissage automatique]]''' qui reposent sur l''''[[ingénierie des attributs]]''' et se composent d'une ou de quelques '''[[Couche de neurones\|couches]]''' (deux par exemple) ~~de traitement~~, ce qui les rend efficaces sur le plan informatique et plus faciles à entraîner. ~~Cependant, il~~ est ~~efficace~~ pour les petits '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]''' et excelle dans les scénarios de '''[[données structurées]]''' où l'interprétabilité est importante.		Il s'agit de '''[[Modèle\|modèles]]''' d''''[[apprentissage automatique]]''' qui reposent sur l''''[[ingénierie des attributs]]''' et se composent d'une ou de quelques '''[[Couche de neurones\|couches]]''' de traitement (deux par exemple), ce qui les rend efficaces sur le plan informatique et plus faciles à entraîner. Il est donc performant pour les petits '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]''' et excelle dans les scénarios de '''[[données structurées]]''' où l''''[[interprétabilité]]''' est importante.

	Voir aussi '''[[réseau peu profond]]'''		Voir aussi '''[[réseau peu profond]]'''
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	== Français ==		== Français ==
	''' ~~Apprentissage~~ peu profond'''		''' apprentissage peu profond'''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' ~~Shallow Learning~~'''		''' shallow learning'''

	''' SL'''		''' SL'''

	''' ~~Shallow Machine Learning~~'''		''' shallow machine learning'''
	<!--It refers to machine learning models that rely on feature engineering and consists of one or few layers (two) of processing, making them computationally efficient and easier to train. However, it is efficient for smaller data sets and it excels in structured data scenarios where interpretability is important.		<!--It refers to machine learning models that rely on feature engineering and consists of one or few layers (two) of processing, making them computationally efficient and easier to train. However, it is efficient for smaller data sets and it excels in structured data scenarios where interpretability is important.
	Shallow learning models include algorithms like logistic regression, support vector machines (SVM), and decision trees.-->		Shallow learning models include algorithms like logistic regression, support vector machines (SVM), and decision trees.-->

Pitpitt le 5 août 2025 à 13:45

2025-08-05T13:45:39Z

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	~~== en construction ==~~

	== Définition ==		== Définition ==
	Il s'agit de '''[[Modèle\|modèles]]''' d''''[[apprentissage automatique]]''' qui reposent sur l''''[[ingénierie des attributs]]''' et se composent d'une ou de quelques '''[[Couche de neurones\|couches]]''' (deux par exemple) de traitement, ce qui les rend efficaces sur le plan informatique et plus faciles à entraîner. Cependant, il est efficace pour les petits '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]''' et excelle dans les scénarios de '''[[données structurées]]''' où l'interprétabilité est importante.		Il s'agit de '''[[Modèle\|modèles]]''' d''''[[apprentissage automatique]]''' qui reposent sur l''''[[ingénierie des attributs]]''' et se composent d'une ou de quelques '''[[Couche de neurones\|couches]]''' (deux par exemple) de traitement, ce qui les rend efficaces sur le plan informatique et plus faciles à entraîner. Cependant, il est efficace pour les petits '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]''' et excelle dans les scénarios de '''[[données structurées]]''' où l'interprétabilité est importante.
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	[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=SHALLOW+LEARNING&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]		[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=SHALLOW+LEARNING&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]

	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]		[[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]

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Arianne le 15 juin 2025 à 16:30

2025-06-15T16:30:36Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	~~XXXXXX~~		Il s'agit de '''[[Modèle\|modèles]]''' d''''[[apprentissage automatique]]''' qui reposent sur l''''[[ingénierie des attributs]]''' et se composent d'une ou de quelques '''[[Couche de neurones\|couches]]''' (deux par exemple) de traitement, ce qui les rend efficaces sur le plan informatique et plus faciles à entraîner. Cependant, il est efficace pour les petits '''[[Jeu de données\|ensembles de données]]''' et excelle dans les scénarios de '''[[données structurées]]''' où l'interprétabilité est importante.

	Voir aussi '''[[réseau peu profond]]'''		Voir aussi '''[[réseau peu profond]]'''

			== Compléments ==
			Les modèles d'apprentissage peu profond comprennent des algorithmes de '''[[régression logistique]]''', des '''[[Séparateur à vaste marge\|séparateurs à vaste marge (SVM)]]''' et des '''[[Arbre de décision\|arbres de décision]]'''.

	== Français ==		== Français ==
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	''' Shallow Machine Learning'''		''' Shallow Machine Learning'''
			<!--It refers to machine learning models that rely on feature engineering and consists of one or few layers (two) of processing, making them computationally efficient and easier to train. However, it is efficient for smaller data sets and it excels in structured data scenarios where interpretability is important.
			Shallow learning models include algorithms like logistic regression, support vector machines (SVM), and decision trees.-->

	== Sources ==		== Sources ==

Arianne : Page créée avec « == en construction == == Définition == XXXXXX Voir aussi '''réseau peu profond''' == Français == ''' Apprentissage peu profond''' == Anglais == ''' Shallow Learning''' ''' SL''' ''' Shallow Machine Learning''' == Sources == [https://medium.com/@hassaanidrees7/shallow-learning-vs-deep-learning-is-bigger-always-better-51c0bd21f059 Source : Medium] [https://mljourney.com/shallow-vs-deep-learning-key-differences/ Source : ML Journey] [https://www... »

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== en construction ==

== Définition ==
XXXXXX

Voir aussi '''[[réseau peu profond]]'''

== Français ==
''' Apprentissage peu profond'''

== Anglais ==
''' Shallow Learning'''

''' SL'''

''' Shallow Machine Learning'''

== Sources ==
[https://medium.com/@hassaanidrees7/shallow-learning-vs-deep-learning-is-bigger-always-better-51c0bd21f059 Source : Medium]

[https://mljourney.com/shallow-vs-deep-learning-key-differences/ Source : ML Journey]

[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=SHALLOW+LEARNING&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]

[[Catégorie:vocabulary]]

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