« Régularisation » : différence entre les versions

Dernière version du 31 octobre 2024 à 03:03

Définition

Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.

Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.

Français

régularisation

Anglais

regularization

Sources

Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages

Source : Termino

Source : Google machine learning glossary

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-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<!-- Google -->
-[[Category:Intelligence artificielle]]
-[[Catégorie:Apprentissage profond]]
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 ==Définition==
-Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.
+Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel [[surajustement]].
-Note: les régularisations les plus couramment employées le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisation L1 et L2.
+Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.
 ==Français==
-'''régularisation'''   n.f.
+'''régularisation'''
 ==Anglais==
 '''regularization'''
+==Sources==
+Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages
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+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-Source: Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
-Source: Termino
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'']
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]

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