« Biais » : différence entre les versions


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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.


== Français ==
==Français==
''' biais n.m.'''
''' biais''' <small>n.m.</small>


== Anglais ==
==Anglais==


'''  bias '''
'''  bias '''
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
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[https://dataanalyticspost.com/Lexique/biais/ Source : Data Analytics Post]
[https://dataanalyticspost.com/Lexique/biais/ Source : Data Analytics Post]

Version du 19 juillet 2019 à 20:28

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: Google machine learning glossary

Source : Data Analytics Post