« Biais » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
||
| Ligne 8 : | Ligne 8 : | ||
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br /> | [[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br /> | ||
[[Category:scotty2]] | [[Category:scotty2]] | ||
==Définition== | ==Définition== | ||
Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté ''b'' ou ''<small>w<sub>0</sub></small>'' dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction. | Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté ''b'' ou ''<small>w<sub>0</sub></small>'' dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction. | ||
== Français == | |||
== | ''' biais n.m.''' | ||
== Anglais == | |||
''' bias ''' | |||
''' | |||
[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26544257 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ] | |||
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ] | [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ] | ||
[https://dataanalyticspost.com/Lexique/biais/ Source : Data Analytics Post] | [https://dataanalyticspost.com/Lexique/biais/ Source : Data Analytics Post] | ||
Version du 15 juin 2019 à 19:24
Domaine
Apprentissage profond
Définition
Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté b ou w0 dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction.
Français
biais n.m.
Anglais
bias
Source: Grand Dictionnaire Terminologique
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
