« Apprentissage bayésien » : différence entre les versions
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L'apprentissage automatique bayésien est un ensemble particulier d'approches de l'apprentissage automatique probabiliste (pour d'autres modèles probabilistes, voir '''[[apprentissage supervisé]]'''). L'apprentissage bayésien traite les paramètres du modèle comme des variables aléatoires - dans l'apprentissage bayésien, l'estimation des paramètres revient à calculer les distributions postérieures de ces variables aléatoires en fonction des données observées. L'apprentissage bayésien implique généralement des modèles génératifs. Une exception notable est la régression linéaire bayésienne, qui est un modèle discriminant. | |||
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==Sources== | |||
[https://frnsys.com/ai_notes/machine_learning/bayesian_learning.html Source: Francis Tseng, ''Bayesian learning''. ] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
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Dernière version du 30 août 2024 à 13:49
Définition
L'apprentissage automatique bayésien est un ensemble particulier d'approches de l'apprentissage automatique probabiliste (pour d'autres modèles probabilistes, voir apprentissage supervisé). L'apprentissage bayésien traite les paramètres du modèle comme des variables aléatoires - dans l'apprentissage bayésien, l'estimation des paramètres revient à calculer les distributions postérieures de ces variables aléatoires en fonction des données observées. L'apprentissage bayésien implique généralement des modèles génératifs. Une exception notable est la régression linéaire bayésienne, qui est un modèle discriminant.
Français
apprentissage bayésien
apprentissage profond bayésien
Anglais
Bayesian learning
Bayesian deep learning
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
