« Test de performances » : différence entre les versions
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''In machine learning, a benchmark is a type of model used to compare the performance of other models. It provides insight into which approach works best for a particular problem, given the constraints of the model's environment, thus ensuring that the chosen model is aligned with the desired quality and consistency requirements.'' | |||
==Sources== | ==Sources== | ||
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=&index=alt&srchtxt=BENCHMARK Source : TERMUIM Plus] | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Benchmark_(computing) Source : Wikipédia] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Benchmark_(computing) Source : Wikipédia] | ||
[https://www.mim.ai/what-is-a-benchmark-and-why-do-you-need-it/#:~:text=In%20Machine%20Learning%2C%20benchmark%20is,dataset%20for%20a%20given%20problem Source : mim.ai] | |||
[https://mlsysbook.ai/contents/benchmarking/benchmarking.html#:~:text=Benchmarks%20allow%20developers%20to%20measure,constraints%20of%20the%20deployment%20environment Source : mlsysbook.ai] | |||
[https://www.moveworks.com/us/en/resources/ai-terms-glossary/benchmarking#:~:text=Benchmarking%20is%20an%20important%20process,and%20limitations%20of%20each%20solution Source : Moveworks] | |||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 24 octobre 2024 à 20:30
Définition
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le test de performances correspond à un type de modèle utilisé pour comparer les performances d'autres modèles. Il donne un aperçu de l'approche qui fonctionne le mieux pour un problème en particulier en fonction des contraintes de l'environnement du modèle, garantissant ainsi que le modèle choisi s'aligne sur les exigences reliées à la qualité et la cohérence désirées.
Français
test de performances
Anglais
benchmark
In machine learning, a benchmark is a type of model used to compare the performance of other models. It provides insight into which approach works best for a particular problem, given the constraints of the model's environment, thus ensuring that the chosen model is aligned with the desired quality and consistency requirements.
Sources
