« Modèle d'apprentissage » : différence entre les versions

Dernière version du 5 janvier 2024 à 13:17

Définition

En apprentissage automatique, un modèle est une représentation de ce qu’un algorithme d’apprentissage automatique construit 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

Source : UNWS machine learning dictionary

Source : DeepAI

Source: Le Monde Informatique

Source: ActuIA

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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 == Définition ==
-Valeur d'entrée et de sortie cible utilisée pour commencer la formation d'un réseau neuronal, que ce soit dans un rôle supervisé ou non supervisé. Bien que chaque nœud, ou neurone, d'un réseau ne dispose que d'un seul modèle d'entrainement, il n'y a pas de limite au nombre de nœuds pouvant exécuter des modèles de formation différents.
-== Français ==
+En [[apprentissage automatique]], un [[modèle]] est une représentation de ce qu’un algorithme d’[[apprentissage automatique]] construit à partir des données d’entraînement.
-''' modèle d'apprentissage '''
-''' modèle d'entrainement '''
+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]]
-== Anglais ==
+== Compléments ==
-'''training pattern'''
+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.
-<small>
+==Français==
+'''modèle d'apprentissage'''
+'''modèle d'apprentissage''' <small><i>(en apprentissage automatique)</i></small>
+'''modèle d'entrainement'''
+==Anglais==
+'''machine learning model'''
+'''learning model'''
+'''training model''' <small><i>(for machine learning)</i></small>
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
 [http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary ]
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 [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/training-pattern   Source : DeepAI ]
+[https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-meta-publie-seamlessm4t-un-traducteur-automatique-multimodal-gerant-100-langues-91351.html  Source: Le Monde Informatique]
+[https://www.actuia.com/actualite/meta-devoile-seamlessm4t-un-modele-de-base-multilingue-et-multimodal-open-source/  Source: ActuIA]
+{{Modèle:101}}
-[[Catégorie:publication]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]
+[[Catégorie:101]]

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