« Modèle » : différence entre les versions


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== Définition ==
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En apprentissage automatique:
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.
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.  


Par abus de langage, on finit par ne plus faire les distinctions entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le modèle d'apprentissage, le réseau de neurones et l'architecture du réseau de neurones.
Une fois entraîné, le modèle sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.


En intelligence artificielle symbolique:
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.
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.


== Français ==
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.
 
==Français==
'''modèle'''
'''modèle'''


'''modèle d'apprentissage''' <small><i>(en apprentissage automatique)</i></small>
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== Anglais ==
==Anglais==
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]




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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage automatique]]
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[[Catégorie:101]]
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Version du 22 août 2022 à 08:00

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.

Français

modèle

modèle d'apprentissage (en apprentissage automatique)

Anglais

model

training model (for machine learning)

Source: Google machine learning glossary