« Minimisation du risque structurel » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Algorithme qui concilie les deux objectifs suivants :
[[Algorithme]] qui concilie les deux objectifs suivants :
 
*    Créer le modèle prédictif le plus efficace (par exemple, perte la plus faible)
*    Créer le modèle prédictif le plus efficace (par exemple, perte la plus faible)
*    Créer un modèle aussi simple que possible (par exemple, forte régularisation)
*    Créer un modèle aussi simple que possible (par exemple, forte régularisation)
À comparer avec la [[minimisation du risque empirique]].


Par exemple, une fonction de modèle qui minimise la perte et effectuer régularisation sur l'ensemble d'apprentissage est un algorithme de minimisation du risque structurel.
== Français ==
 
'''minimisation du risque structurel''' 
Pour plus d'informations, consultez la page http://www.svms.org/srm/.
 
À comparer avec la minimisation du risque empirique.
 
 
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== Termes privilégiés ==
=== minimisation du risque structurel (SRM) ===
 


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== Anglais ==
== Anglais ==
'''structural risk minimization'''


===  structural risk minimization (SRM)===
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 5 avril 2024 à 17:38

Définition

Algorithme qui concilie les deux objectifs suivants :

  • Créer le modèle prédictif le plus efficace (par exemple, perte la plus faible)
  • Créer un modèle aussi simple que possible (par exemple, forte régularisation)

À comparer avec la minimisation du risque empirique.

Français

minimisation du risque structurel

Anglais

structural risk minimization

Sources

Source : Google machine learning glossary