« Biais » : différence entre les versions
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Le biais est une des deux erreurs utilisée pour définir la qualité d’un algorithme d’apprentissage (l’autre étant la variance). | Le biais est une des deux erreurs utilisée pour définir la qualité d’un algorithme d’apprentissage (l’autre étant la variance). | ||
Les algorithmes d’apprentissage tentent d’approcher la relation exacte entre des variables d’entrée et de sortie d’un problème | Les algorithmes d’apprentissage tentent d’approcher la relation exacte entre des variables d’entrée et de sortie d’un problème. Le modèle utilisé par l’algorithme est plus simple que le problème que l’on cherche à apprendre, il ne permet donc pas de rendre compte de toute sa complexité. On qualifie cette erreur faite dans les hypothèses du modèle de « biais ». 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== | ||
Version du 3 mars 2020 à 11:13
Apprentissage profond
Définition
Le biais est une des deux erreurs utilisée pour définir la qualité d’un algorithme d’apprentissage (l’autre étant la variance).
Les algorithmes d’apprentissage tentent d’approcher la relation exacte entre des variables d’entrée et de sortie d’un problème. Le modèle utilisé par l’algorithme est plus simple que le problème que l’on cherche à apprendre, il ne permet donc pas de rendre compte de toute sa complexité. On qualifie cette erreur faite dans les hypothèses du modèle de « biais ». 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
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
