« Apprentissage avide » : différence entre les versions

Version du 9 juin 2019 à 13:12

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage profond

Définition

Méthode d'apprentissage où l'algorithme a pour objectif de constuire, au cours de la phase d'apprentissage, une fonction cible indépendante des données d'entrée permettant la généralisation. Note: cette approche s'oppose à l'apprentissage à partir d'exemples où la généralisation ne s'effectue que lorsqu'une requête est faite au système.

Français

apprentissage avide n.m.

apprentissage cupide n.m.

Anglais

eager learning

Source: Patrick Drouin, Termino.

Source: Lacombe, Thomas (2018). Exploitation d’une information multiéclairages pour une approche générique del’inspection automatique de la qualité visuelle des produits en industrie. thèse de doctorat, Universite Grenoble Alpes, 217 pages

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 == Définition ==
 Méthode d'apprentissage où l'algorithme a pour objectif de constuire, au cours de la phase d'apprentissage, une fonction cible indépendante des données d'entrée permettant la généralisation.
+Note: cette approche s'oppose à l'apprentissage à partir d'exemples où la généralisation ne s'effectue que lorsqu'une requête est faite au système.
-Note
+<br>
-Cette approche s'oppose à l'apprentissage à partir d'exemples où la généralisation ne s'effectue que lorsqu'une requête est faite au système.
+== Français ==
+'''apprentissage avide'''  n.m.
+'''apprentissage cupide'''  n.m.
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-== Français ==
-'''apprentissage avide'''
-'''apprentissage cupide'''
+== Anglais ==
+'''eager learning'''
-Source: Lacombe, Thomas (2018). Exploitation d’une information multiéclairages pour une approche générique del’inspection automatique de la qualité visuelle des produits en industrie. thèse de doctorat, Universite Grenoble Alpes, 217 pages.
+Source: Patrick Drouin, Termino.
-== Anglais ==
+Source: Lacombe, Thomas (2018). ''Exploitation d’une information multiéclairages pour une approche générique del’inspection automatique de la qualité visuelle des produits en industrie''. thèse de doctorat, Universite Grenoble Alpes, 217 pages
-'''eager learning'''