« Attribut » : différence entre les versions

Dernière version du 30 août 2024 à 13:56

Définition

En science des données et en apprentissage automatique, les attributs sont les variables utilisées pour représenter un objet.

Un jeu de données est un ensemble d'exemples où chaque exemple regroupe des attributs qui qualifient différents aspects d'un exemplaire d’un objet. Cet objet peut être physique ou conceptuel.

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.

Compléments

Nous recommandons l'emploi du mot « attribut » plutôt que « caractéristique » afin de s'harmoniser avec la représentation des connaissances et son fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs. De plus, les deux termes ne sont pas des synonymes puisqu’une caractéristique est un type d’attribut distinctif, c’est-à-dire un attribut qui permet à lui seul de distinguer une classe d’une autre. Mais dans beaucoup de situations, aucun attribut n’est distinctif en soi, c’est plutôt la combinaison des attributs qui l’est.

Selon la discipline, une grandeur qui varie (ou quantité mesurée) est appelée variable en statistique, attribut (ou caractéristique) dans le langage de la science des données.

Aussi, le nombre d'attributs correspond à la dimension de chaque points de données dans le langage de l’apprentissage automatique. Un exemplaire de données qui comporte deux attributs sera de dimension 2, trois attributs de dimensions 3, ainsi de suite jusqu'aux milliers d'attributs et même des millions pour une image couleur 4K.

Attributs quantitatifs : Valeurs continues, Valeurs discrètes
Attributs qualitatifs ou catégoriels
Attributs spéciaux : date ou heure sont des attributs spéciaux convertibles en attributs discrets numériques

Français

attribut

caractéristique

descripteur

propriété

trait

variable explicative

Anglais

feature

attribute

property

variable

Sources

Source : Le grand dictionnaire terminologique

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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-== Définition ==
+==Définition==
+En '''[[science des données]]''' et en '''[[apprentissage automatique]]''', les attributs sont les variables utilisées pour représenter un objet.
-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.
+Un jeu de données est un ensemble d'exemples où chaque exemple regroupe des attributs qui qualifient différents aspects d'un exemplaire d’un objet. Cet objet peut être physique ou conceptuel.
+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.
-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.
+== Compléments ==
+Nous recommandons l'emploi du mot « attribut » plutôt que « caractéristique » afin de s'harmoniser avec la représentation des connaissances et son fameux triplet « objet, attribut, valeur » dont l’emploi remonte aux philosophes grecs. De plus, les deux termes ne sont pas des synonymes puisqu’une caractéristique est un type d’attribut distinctif, c’est-à-dire un attribut qui permet à lui seul de distinguer une classe d’une autre. Mais dans beaucoup de situations, aucun attribut n’est distinctif en soi, c’est plutôt la combinaison des attributs qui l’est.
+<hr/>
-Caractéristique attachée aux objets appartenant à une '''[[classe]]''' et servant à les décrire.
+Selon la discipline, une grandeur qui varie (ou quantité mesurée) est appelée variable en statistique, attribut (ou caractéristique) dans le langage de la science des données.
+Aussi, le nombre d'attributs correspond à la dimension de chaque points de données dans le langage de l’apprentissage automatique. Un exemplaire de données qui comporte deux attributs sera de dimension 2, trois attributs de dimensions 3, ainsi de suite jusqu'aux milliers d'attributs et même des millions pour une image couleur 4K.
 <hr/>
-Complément:
+* Attributs quantitatifs : Valeurs continues, Valeurs discrètes
+* Attributs qualitatifs ou catégoriels
+* Attributs spéciaux : date ou heure sont des attributs spéciaux convertibles en attributs discrets numériques
-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 .
+==Français==
-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).
-== Français ==
 '''attribut'''
 '''caractéristique'''
+'''descripteur'''
 '''propriété'''
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 '''variable explicative'''
+==Anglais==
-== Anglais ==
 '''feature'''
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 '''attribute'''
-<small>
+'''property'''
-[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26503619  Source : Le grand dictionnaire terminologique ]
+'''variable'''
+==Sources==
+[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26503619 Source : Le grand dictionnaire terminologique]
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 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 [[Catégorie:101]]

« Attribut » : différence entre les versions