« Biais » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté ''b'' ou ''<small>w<sub>0</sub></small>'' dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction.
Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté ''b'' ou ''<small>w<sub>0</sub></small>'' dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction.


<!--
== Français ==
== Définition ==
''' biais n.m.'''
Valeur numérique, ajoutée à la somme pondérée des signaux d'entrée d'un neurone artificiel ou soustraite de celle-ci, qui entre dans le calcul de la fonction d'activation. <br/> -->


== Anglais ==


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''' bias '''
 
== Français ==
''' biais <small>n.m.</small> '''
 


<br />


== Anglais ==


'''  bias '''


<br/>
[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26544257 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
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[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26544257 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]<br />
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]


[https://dataanalyticspost.com/Lexique/biais/  Source : Data Analytics Post]
[https://dataanalyticspost.com/Lexique/biais/  Source : Data Analytics Post]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/biais/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Version du 15 juin 2019 à 20:24

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté b ou w0 dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction.

Français

biais n.m.

Anglais

bias



Source: Grand Dictionnaire Terminologique

Source: Google machine learning glossary

Source : Data Analytics Post