« Colonnes de caractéristiques » : différence entre les versions


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Les colonnes de caractéristiques de TensorFlow encapsulent également des métadonnées telles que :
Les colonnes de caractéristiques de TensorFlow encapsulent également des métadonnées telles que :


    le type de données de la caractéristique ;
* le type de données de la caractéristique ;
    une indication sur le fait que la caractéristique a une longueur fixe ou doit être convertie en représentation vectorielle continue.
* une indication sur le fait que la caractéristique a une longueur fixe ou doit être convertie en représentation vectorielle continue.


Une colonne de caractéristiques peut contenir une seule caractéristique.
Une colonne de caractéristiques peut contenir une seule caractéristique.

Version du 23 mars 2018 à 20:42

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Ensemble de caractéristiques associées, par exemple l'ensemble de tous les pays possibles dans lesquels les utilisateurs peuvent habiter. Une colonne de caractéristiques d'un exemple peut contenir une ou plusieurs caractéristiques.

Les colonnes de caractéristiques de TensorFlow encapsulent également des métadonnées telles que :

  • le type de données de la caractéristique ;
  • une indication sur le fait que la caractéristique a une longueur fixe ou doit être convertie en représentation vectorielle continue.

Une colonne de caractéristiques peut contenir une seule caractéristique.

L'expression "colonne de caractéristiques" est propre à Google. Elle est appelée "espace de noms" dans le système VW (chez Yahoo/Microsoft), ou champ.



Termes privilégiés

colonnes de caractéristiques (FeatureColumns)


Anglais

feature columns (FeatureColumns)




Source: Google machine learning glossary