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Source: Delassus, Remi (2018). ''Apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans les données ouvertes :'' | Source : Delassus, Remi (2018). ''Apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans les données ouvertes :'' | ||
application à la cartographie'', thèse de doctorat, Université de Bordeaux, 158 pages.'' | application à la cartographie'', thèse de doctorat, Université de Bordeaux, 158 pages.'' | ||
Source: Fourure, Damien (2017). ''Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur''. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages. | Source : Fourure, Damien (2017). ''Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur''. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages. | ||
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:31
Définition
Jeu de données utilisé pour le réglage des hyperparamètres et le contrôle du déroulement du processus d'entraînement d'un modèle statistique. Note générale, en apprentissage automatique, les données sont partagées en trois ensembles: le jeu de données d’entraînement, le jeu de données de validation et le jeu de données de test.
Français
données de validation
jeu de données de validation
jeu de validation
ensemble de données de validation
ensemble de validation
Anglais
validation data
validation set
validation data set
validation dataset
Sources
Source : Delassus, Remi (2018). Apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans les données ouvertes : application à la cartographie, thèse de doctorat, Université de Bordeaux, 158 pages.
Source : Fourure, Damien (2017). Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages.
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
