« Étiquette » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Dans l'apprentissage supervisé, "réponse" ou "résultat" d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins une caractéristique et d'une étiquette. Par exemple, les caractéristiques d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement, et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de spam, les caractéristiques pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement "spam" ou "non spam."
Dans l'apprentissage supervisé, «réponse» ou «résultat» d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins une caractéristique et d'une étiquette. Par exemple, les caractéristiques d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de pourriel, les caractéristiques pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement «pourriel» ou "pas un pourriel».




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== Termes privilégiés ==
== Termes privilégiés ==
=== étiquette ===
=== étiquette ===

Version du 6 octobre 2018 à 19:37

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Dans l'apprentissage supervisé, «réponse» ou «résultat» d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins une caractéristique et d'une étiquette. Par exemple, les caractéristiques d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de pourriel, les caractéristiques pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement «pourriel» ou "pas un pourriel».



Termes privilégiés

étiquette

cible


Anglais

label

target




Source: Google machine learning glossary