« Interprétabilité » : différence entre les versions


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== Définition ==
==Définition==
L’interprétabilité désigne un algorithme dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s’il est possible d'identifier, ou mieux de mesurer, les données ou les attributs qui participent le plus aux résultats de l'algorithme.
Un jumeau numérique ou double numérique désigne une représentation virtuelle d’un objet, d’un système complexe, d’un environnement, ou d’un procédé industriel, que l’on utilise pour créer des simulations permettant de comprendre et de prédire les comportements de l’original dans le monde réel.


==Compléments==
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Voir [[explicabilité]]
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== Français ==
==Français==
'''interprétabilité'''   
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'''interpretability'''
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'' ]
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Version du 22 août 2022 à 07:49

Définition

Un jumeau numérique ou double numérique désigne une représentation virtuelle d’un objet, d’un système complexe, d’un environnement, ou d’un procédé industriel, que l’on utilise pour créer des simulations permettant de comprendre et de prédire les comportements de l’original dans le monde réel.

Compléments

Attention! L’interprétabilité va beaucoup moins loin que l'explicabilité qui cherche à expliquer les causes. Voir explicabilité

Français

interprétabilité

Anglais

interpretability

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino

Source: Google machine learning glossary

Source: Termino





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Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche