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== 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 ==


== Définition ==
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 ==
'''hyperparamètres'''
'''hyperparamètre'''


'''hyper-paramètres'''
== Anglais ==


== Anglais ==
'''hyperparameter'''
''' Hyper Parameters'''
 
'''hyper parameter'''
 
'''hyper-parameter'''


are used to tune artificial intelligence algorithms by taking preassigned values during calibration steps.


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==Sources==


[https://www.accenture.com/us-en/applied-intelligence-glossary    Source : Accenture - applied intelligence glossary ]   
[https://www.accenture.com/us-en/applied-intelligence-glossary    Source : Accenture - applied intelligence glossary ]   
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperparameter_(machine_learning)  Source : wikipedia]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperparameter_(machine_learning)  Source : wikipedia]


[https://fr.wiktionary.org/wiki/hyperparam%C3%A8tre Source: Wikitionnaire ]
[https://www.datacorner.fr/hyper-parameters/ Source : datacorner.fr ]  


[https://www.ibm.com/news/ca/fr/2020/12/10/ibm-et-mila-institut-quebecois-dintelligence-artificielle-annoncent-la-naissance-dune-collaboration.html  Source : ibm.com ]


[[Catégorie:Vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]
[[Catégorie:Accenture]]

Dernière version du 27 janvier 2024 à 23:49

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


Sources

Source : Accenture - applied intelligence glossary

Source : wikipedia

Source : datacorner.fr

Source : ibm.com