« Test A/B » : différence entre les versions
(Page créée avec « __NOTOC__ == Domaine == Category:GoogleGoogle<br /> <br /> == Définition == Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une tech... ») |
Aucun résumé des modifications |
||
(21 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées) | |||
Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures. | Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures. | ||
== Français == | |||
'''test A/B''' | |||
== Anglais == | == Anglais == | ||
'''A/B testing''' | |||
=== | ==Sources== | ||
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
[[Category:Apprentissage profond]] | |||
[ | |||
Dernière version du 29 avril 2024 à 12:21
Définition
Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.
Français
test A/B
Anglais
A/B testing
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche