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__NOTOC__
== Définition ==
== Domaine ==
Capacité d'un modèle à prédire correctement la catégorie de données inédites à partir des données utilisées pour entraîner le modèle.
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
 
[[Category:Google]]Google<br />
== Français ==
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
'''généralisation ''' 
 
== Anglais ==
'''generalization'''


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== Définition ==
Fait référence à la capacité du modèle à effectuer des prédictions correctes pour des données nouvelles, qui n'ont encore jamais été vues, plutôt que pour les données utilisées pour l'entraînement du modèle.


==Sources==
Source: Zimmer, Matthieu (2018). ''Apprentissage par renforcement développemental'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.


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Source: Droniou, Alain (2015). ''Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome'', thèse de doctorat, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 201 pages.
== Termes privilégiés ==
=== généralisation ===


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: ''Google machine learning glossary'' ]


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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
== Anglais ==


===  generalization===


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[[Category:Apprentissage automatique]]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:32

Définition

Capacité d'un modèle à prédire correctement la catégorie de données inédites à partir des données utilisées pour entraîner le modèle.

Français

généralisation

Anglais

generalization


Sources

Source: Zimmer, Matthieu (2018). Apprentissage par renforcement développemental, thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.

Source: Droniou, Alain (2015). Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome, thèse de doctorat, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 201 pages.

Source: Google machine learning glossary

Source: Termino

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Contributeurs: Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki