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La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être considérés comme une procédure permettant de produire une ou plusieurs hypothèses à partir d'un ensemble d'observations. L'entrée (les observations) et la sortie (les hypothèses) doivent être décrites dans un langage particulier, appelé respectivement langage par l'observation ou [[langage d'hypothèses]]. Ces termes sont surtout utilisés dans le contexte de l'[[apprentissage symbolique]], où ces langages sont souvent plus complexes que dans l'[[apprentissage subsymbolique]] ou statistique. | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:16
Définition
Le langage par l'observation utilisé par un système d'apprentissage automatique est le langage dans lequel sont décrites les observations à partir desquelles il apprend.
La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être considérés comme une procédure permettant de produire une ou plusieurs hypothèses à partir d'un ensemble d'observations. L'entrée (les observations) et la sortie (les hypothèses) doivent être décrites dans un langage particulier, appelé respectivement langage par l'observation ou langage d'hypothèses. Ces termes sont surtout utilisés dans le contexte de l'apprentissage symbolique, où ces langages sont souvent plus complexes que dans l'apprentissage subsymbolique ou statistique.
Voir Langage d'hypothèses
Français
langage par l'observation
Anglais
observation language
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, Jean Benoît Morel, wiki
