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== Domaine ==
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== Définition ==
==Définition==
Cycle d'apprentissage sur l'intégralité d'un jeu de données de manière à ce que chaque exemple ait été vu une fois.
Cycle d'apprentissage sur l'intégralité d'un jeu de données de manière à ce que chaque exemple ait été vu une fois.
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Source: Gouvernement du Canada, TERMIUM Plus, http://www.btb.termiumplus.gc.ca, consulté le 27 mai 2019.


Source: Office québécois de la langue française, Le grand dictionnaire terminologique, consulté le 30 mai 2019.
==Français==
'''époque '''
n.f.<br />


Source: Google, Glossaire du machine learning, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, consulté le 20 mai 2019.
 
==Anglais==
'''epoch'''




== Français ==
'''époque '''
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Source: TERMIUM Plus, http://www.btb.termiumplus.gc.ca, consulté le 27 mai 2019.


Source: le grand dictionnaire terminologique, consulté le 30 mai 2019.


== Anglais ==
Source: Google, Glossaire du machine learning, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, consulté le 20 mai 2019.<br />
'''epoch'''
 
 
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Version du 11 juin 2019 à 13:21

Domaine


Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage profond


Définition

Cycle d'apprentissage sur l'intégralité d'un jeu de données de manière à ce que chaque exemple ait été vu une fois.


Français

époque n.f.


Anglais

epoch




Source: TERMIUM Plus, http://www.btb.termiumplus.gc.ca, consulté le 27 mai 2019.

Source: le grand dictionnaire terminologique, consulté le 30 mai 2019.

Source: Google, Glossaire du machine learning, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, consulté le 20 mai 2019.

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Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki