« Modèle d'apprentissage » : différence entre les versions
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Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier. | Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier. | ||
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==Anglais== | ==Anglais== |
Version du 19 décembre 2023 à 14:45
Définition
Un modèle est une représentation de ce qu’un algorithme d’apprentissage automatique assimile à partir des données d’entraînement.
Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier.
VOIR Modèle
Compléments =
Une fois entraîné, le modèle d'apprentissage sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.
Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le réseau de neurones et l’architecture du réseau de neurones.
Français
modèle d'apprentissage
modèle d'apprentissage (en apprentissage automatique)
modèle d'entrainement
Anglais
machine learning model
learning model
training model (for machine learning)
Source: Google machine learning glossary
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, Patrick Drouin, wiki