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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.


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]
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Version du 6 juillet 2019 à 14:47


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 n.f.

jeu de données de validation n.m.

jeu de validation n.m.

ensemble de données de validation n.m.

ensemble de validation n.m.

Anglais

validation data

validation set

validation data set

validation dataset



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.

Source: Termino