« Données exclues » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Exemples intentionnellement non utilisés (exclus) pendant l'apprentissage. L'ensemble de données de validation et l'ensemble de données d'évaluation sont des exemples de données exclues. Les données exclues aident à évaluer la capacité de votre modèle à être généralisé à des données autres que celles utilisées pour l'apprentissage. La perte d'un ensemble de données non vues jusqu'à présent est estimé plus précisément par la perte de l'ensemble de données exclues que par celui de l'ensemble d'apprentissage.
Exemples intentionnellement non utilisés (exclus) pendant l'apprentissage. L'[[ensemble de données de validation]] et l'ensemble de données d'évaluation sont des exemples de données exclues. Les données exclues aident à évaluer la capacité d'un modèle à être généralisé à des données autres que celles utilisées pour l'apprentissage. La perte d'un ensemble de données non vues jusqu'à présent est estimé plus précisément par la perte de l'ensemble de données exclues que par celui de l'ensemble d'apprentissage.
 
 
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== Termes privilégiés ==
=== données exclues===


== Français ==
'''données exclues'''   


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== Anglais ==
== Anglais ==
'''holdout data'''


===  holdout data ===
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 28 mars 2024 à 17:46

Définition

Exemples intentionnellement non utilisés (exclus) pendant l'apprentissage. L'ensemble de données de validation et l'ensemble de données d'évaluation sont des exemples de données exclues. Les données exclues aident à évaluer la capacité d'un modèle à être généralisé à des données autres que celles utilisées pour l'apprentissage. La perte d'un ensemble de données non vues jusqu'à présent est estimé plus précisément par la perte de l'ensemble de données exclues que par celui de l'ensemble d'apprentissage.

Français

données exclues

Anglais

holdout data

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki