Variables indépendantes et identiquement distribuées


Révision datée du 23 mars 2018 à 19:58 par Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « __NOTOC__ == Domaine == Category:VocabulaireVocabulaire<br /> Category:GoogleGoogle<br /> Category:Apprentissage profondApprentissage profond<br /> <br /> ==... »)
(diff) ← Version précédente | Voir la version actuelle (diff) | Version suivante → (diff)

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Données tirées d'une distribution qui ne change pas et où chaque valeur tirée ne dépend pas des valeurs précédemment tirées. Une variable iid est le gaz parfait du machine learning : c'est une construction mathématique utile qui ne se rencontre quasiment jamais à l'identique dans le monde réel. Par exemple, la distribution des visiteurs d'une page Web peut être une variable idd sur une courte période, c'est-à-dire que la distribution ne change pas pendant cette période et que la visite d'un internaute est généralement indépendante de la visite d'un autre. Toutefois, si vous allongez cette période, des différences saisonnières au niveau des visiteurs de la page Web peuvent apparaître.



Termes privilégiés

variables indépendantes et identiquement distribuées (variables iid)


Anglais

independently and identically distributed (i.i.d)




Source: Google machine learning glossary