« Modèle » : différence entre les versions


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En intelligence artificielle symbolique:
En intelligence artificielle symbolique:
   
   
Un modèle est une représentation explicite d'un problème au moyen d'objets et de règles.
Un modèle est une représentation explicite d'un système complexe au moyen d'objets et de règles. On peut recourir à la simulation pour étudier le comportement du modèle.


==Compléments==
==Compléments==
Représentation de ce qu'un système d'apprentissage automatique a appris à partir des données d'apprentissage. Ce terme complexe peut avoir l'un des deux sens associés suivants :
*  Graphe TensorFlow qui exprime la structure du calcul d'une prédiction
*  Pondérations et biais particuliers de ce graphe TensorFlow, déterminés par apprentissage.
- Google


== Français ==
== Français ==

Version du 12 août 2022 à 00:46

Définition

En apprentissage automatique:

Un modèle est une représentation de ce qu'un algorithme d'apprentissage automatique apprend à partir des données d'entraînement. Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier. Une fois entraîné, le modèle sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.

Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le réseau de neurones et l'architecture du réseau de neurones.

En intelligence artificielle symbolique:

Un modèle est une représentation explicite d'un système complexe au moyen d'objets et de règles. On peut recourir à la simulation pour étudier le comportement du modèle.

Compléments

Français

modèle

Anglais

model

Source: Google machine learning glossary