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== Domaine ==
==Définition==
Risque de contamination volontaire ou non d'information provenant de l'ensemble de données de test qui a une influence sur les résultats d'apprentissage.  Par exemple, la contamination peut se produire en choisissant un modèle en fonction des résultats obtenus par d'autres chercheurs sur les données de test. Cette façon de choisir le modèle rend le modèle surajusté non seulement sur les données d'entraînement, mais également sur les données du jeu de test.


[[Category:Vocabulaire]]
==Français==
[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />


[[Category:Termino 2019]]
'''contamination des données par indiscrétion''' 


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'''contamination des données par furetage''' 


== Définition ==
==Anglais==
'''compositionality contamination '''
==Sources==


Risque de contamination volontaire ou non d'information provenant de l'ensemble de données de test qui a une influence sur les résultats d'apprentissage.
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Note:<br>
Par exemple, la contamination peut se produire en choisissant un modèle en fonction des résultats obtenus par d'autres chercheur sur les données de test. Cette façon de choisir le modèle rend le modèle surajusté non seulement sur les données d'entraînement, mais également sur les données du jeu de test.
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[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]       
 
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]


== Français ==


'''contamination des données par furetage'''<br>
[[Category:Intelligence artificielle]]
'''contamination des données par indiscrétion'''<br>
'''contamination par les données'''<br>


== Anglais ==
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
'''compositionality'''

Dernière version du 20 novembre 2024 à 03:55

Définition

Risque de contamination volontaire ou non d'information provenant de l'ensemble de données de test qui a une influence sur les résultats d'apprentissage. Par exemple, la contamination peut se produire en choisissant un modèle en fonction des résultats obtenus par d'autres chercheurs sur les données de test. Cette façon de choisir le modèle rend le modèle surajusté non seulement sur les données d'entraînement, mais également sur les données du jeu de test.

Français

contamination des données par indiscrétion

contamination des données par furetage

Anglais

compositionality contamination

Sources

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino

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Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, wiki