« Hyperparamètre » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
En apprentissage automatique, paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l'algorithme proprement dit ou de l'architecture du modèle indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les données.  
En apprentissage automatique, paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l'algorithme ou de l'architecture du modèle qui est fixé avant le début de l'entraînement d'un modèle donc indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les données.
 
== Compléments ==
 
La valeur d'un hyperparamètre est déterminée par l'[[optimisation d'hyperparamètre]] qui implique une série d'entraînements d'un modèle d'apprentissage.


== Français ==
== Français ==
'''hyperparamètre'''
'''hyperparamètre'''


'''hyperparamètre'''
== Anglais ==


== Anglais ==
'''hyperparameter'''


''' hyperparameter'''
'''hyper parameter'''


''' hyper parameter'''
'''hyper-parameter'''


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Version du 16 février 2023 à 16:37

Définition

En apprentissage automatique, paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l'algorithme ou de l'architecture du modèle qui est fixé avant le début de l'entraînement d'un modèle donc indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les données.

Compléments

La valeur d'un hyperparamètre est déterminée par l'optimisation d'hyperparamètre qui implique une série d'entraînements d'un modèle d'apprentissage.

Français

hyperparamètre

Anglais

hyperparameter

hyper parameter

hyper-parameter

Source : Accenture - applied intelligence glossary

Source : wikipedia

Source : datacorner.fr

Source : ibm.com