« Biais » : différence entre les versions


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[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
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[https://www.oqlf.gouv.qc.ca/ressources/bibliotheque/dictionnaires/vocabulaire-intelligence-artificielle.aspx  Voir définition dans le Grand dictionnaire terminologique  ]
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==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.

Version du 19 juillet 2019 à 20:24

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

Source: Google machine learning glossary

Source : Data Analytics Post