« Optimisation des hyperparamètres » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.  
Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.  


Note
Note
L'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.  
L'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.  
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== Français ==
== Français ==
'''optimisation des hyperparamètres'''
'''optimisation des hyperparamètres'''
== Anglais ==


'''hyperparameters tuning'''


'''hyperparameters optimization'''


Source : Microsoft, Utiliser TensorFlow, https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters, consulté le 31 mai 2019.






 
Source : Microsoft, Utiliser TensorFlow, https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters, consulté le 31 mai 2019.
== Anglais ==
 
'''hyperparameters tuning'''
 
'''hyperparameters optimization'''

Version du 14 juin 2019 à 21:12

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage profond

Définition

Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.

Note L'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.


Français

optimisation des hyperparamètres

Anglais

hyperparameters tuning

hyperparameters optimization



Source : Microsoft, Utiliser TensorFlow, https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters, consulté le 31 mai 2019.