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==Définition==
==Définition==
Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.
Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel surajustement.


Note: les régularisations les plus couramment employées le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisation L1 et L2.
Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.


==Français==
==Français==
'''régularisation'''   n.f.
'''régularisation'''  


==Anglais==
==Anglais==
'''regularization'''
'''regularization'''


==Sources==
Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages


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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]


Source: Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']


Source: Termino
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Version du 6 avril 2024 à 12:25

Définition

Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.

Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.

Français

régularisation

Anglais

regularization

Sources

Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages

Source : Termino

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche