« Hyperparamètre » : différence entre les versions
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En apprentissage automatique, paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l'algorithme ou de l'architecture du modèle qui est fixé avant le début de l'entraînement d'un modèle donc indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les données. | |||
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[https://www.ibm.com/news/ca/fr/2020/12/10/ibm-et-mila-institut-quebecois-dintelligence-artificielle-annoncent-la-naissance-dune-collaboration.html Source : ibm.com ] | |||
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Dernière version du 27 janvier 2024 à 22:49
Définition
En apprentissage automatique, paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l'algorithme ou de l'architecture du modèle qui est fixé avant le début de l'entraînement d'un modèle donc indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les données.
Compléments
La valeur d'un hyperparamètre est déterminée par l'optimisation d'hyperparamètre qui implique une série d'entraînements d'un modèle d'apprentissage.
Français
hyperparamètre
Anglais
hyperparameter
hyper parameter
hyper-parameter
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki
