« Test A/B » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Ligne 1 : Ligne 1 :
__NOTOC__
== Domaine ==
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
Ligne 6 : Ligne 5 :
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
[[Category:scotty2]]
[[Category:scotty2]]
<br />


== Définition ==
== Définition ==
Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.
Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.
<br />
 
== Français ==
== Français ==
''' test A/B  n.m.'''
''' test A/B  n.m.'''
== Anglais ==
'''  A/B testing  '''




<br />


== Anglais ==


'''  A/B testing  '''


<br/>
<br/>
<br/>
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
<br/>
<br/>[https://datafranca.org/lexique/test-a-b/        ''Publié : datafranca.org'' ]
<br/>
<br/>
<br/>

Version du 15 juin 2019 à 23:02

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.

Français

test A/B n.m.

Anglais

A/B testing




Source: Google machine learning glossary