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== Définition ==
Le langage par l'observation utilisé par un système d'apprentissage automatique est le langage dans lequel sont décrites les observations à partir desquelles il apprend.


== en construction ==
La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être considérés comme une procédure permettant de produire une ou plusieurs hypothèses à partir d'un ensemble d'observations. L'entrée (les observations) et la sortie (les hypothèses) doivent être décrites dans un langage particulier, appelé respectivement langage par l'observation ou [[langage d'hypothèses]]. Ces termes sont surtout utilisés dans le contexte de l'[[apprentissage symbolique]], où ces langages sont souvent plus complexes que dans l'[[apprentissage subsymbolique]] ou statistique.
[[Catégorie:Vocabulary]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique‏‎]]
[[Catégorie:UNSW]]


 
Voir [[Langage d'hypothèses]]
== Définition ==
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== Français ==
== Français ==
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'''langage par l'observation'''
   
   
== Anglais ==
== Anglais ==
'''observation language '''
'''observation language '''


Term used in analysing machine learning methods. The observation language refers to the notation used by the learning method to represent the data it uses for training. For example, in ID3, the observation language would be the notation used to represent the training instances, including attributes and their allowable values, and the way instances are described using attributes. In backprop, the observation language would be the notation used to represent the training patterns. In Aq, the observation language would again be the notation used to represent the instances, much as in ID3.


See also hypothesis language.


<small>
==Sources==
 
 
[https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-0-387-30164-8_608  Source: SpringerLink ]


[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary] ]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:16

Définition

Le langage par l'observation utilisé par un système d'apprentissage automatique est le langage dans lequel sont décrites les observations à partir desquelles il apprend.

La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être considérés comme une procédure permettant de produire une ou plusieurs hypothèses à partir d'un ensemble d'observations. L'entrée (les observations) et la sortie (les hypothèses) doivent être décrites dans un langage particulier, appelé respectivement langage par l'observation ou langage d'hypothèses. Ces termes sont surtout utilisés dans le contexte de l'apprentissage symbolique, où ces langages sont souvent plus complexes que dans l'apprentissage subsymbolique ou statistique.

Voir Langage d'hypothèses

Français

langage par l'observation

Anglais

observation language


Sources

Source: SpringerLink