« Modèle d'apprentissage » : différence entre les versions

Dernière version du 22 février 2025 à 22:26

Définition

En apprentissage automatique, un modèle est une représentation de ce qu’un algorithme d’apprentissage automatique construit à partir des données d’entraînement.

Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier.

Compléments

Une fois entraîné, le modèle d'apprentissage sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.

Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le réseau de neurones et l’architecture du réseau de neurones.

Français

modèle d'apprentissage

modèle d'apprentissage (en apprentissage automatique)

modèle d'entrainement

Anglais

learning model

machine learning model

training model (for machine learning)

Source: Google machine learning glossary

Source : UNWS machine learning dictionary

Source : DeepAI

Source: Le Monde Informatique

Source: ActuIA

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

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+== Définition ==
+En [[apprentissage automatique]], un [[modèle]] est une représentation de ce qu’un [[Algorithme d'apprentissage|algorithme d’apprentissage automatique]] construit à partir des [[Données d'entraînement|données d’entraînement]].
+Il comporte des [[Paramètre|paramètres]] ou des [[poids]] et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier.
+== Compléments ==
+Une fois entraîné, le modèle d'apprentissage sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.
+Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le réseau de neurones et l’architecture du réseau de neurones.
+==Français==
+'''modèle d'apprentissage'''
-== en construction ==
+'''modèle d'apprentissage''' <small><i>(en apprentissage automatique)</i></small>
-[[Catégorie:Vocabulary]]
-[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]
-[[Catégorie:UNSW]]
+'''modèle d'entrainement'''
-== Définition ==
+==Anglais==
-xxxxxxx
+'''learning model'''
+'''machine learning model'''
+'''training model''' <small><i>(for machine learning)</i></small>
-== Français ==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
-xxxxxxx
-== Anglais ==
-'''training pattern'''
-This term is used to refer to a set of input values and the corresponding set of desired or target output values for use in training an artificial neural network. Usually, a largish number of training patterns would be used in the training of any genuinely useful neural network.
+[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary ]
-In toy problems like the XOR problem, only a few training patterns (in the case of XOR, just 4) may be used.
+[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/training-pattern   Source : DeepAI ]
-Patterns used for testing the trained network are referred to as test patterns.
+[https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-meta-publie-seamlessm4t-un-traducteur-automatique-multimodal-gerant-100-langues-91351.html  Source: Le Monde Informatique]
-Compare instance.
+[https://www.actuia.com/actualite/meta-devoile-seamlessm4t-un-modele-de-base-multilingue-et-multimodal-open-source/  Source: ActuIA]
-<small>
+{{Modèle:101}}
-[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary]  ]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:101]]

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