« Mise à l'échelle » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — « <br /> » par «  »)
Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Ligne 1 : Ligne 1 :
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond
== Définition ==
== Définition ==
Pratique couramment utilisée dans l'extraction de caractéristiques pour faire correspondre la plage de valeurs d'une caractéristique à celle d'autres caractéristiques de l'ensemble de données. Supposons que vous souhaitiez que la plage de toutes les caractéristiques à virgule flottante de l'ensemble de données s'étende de 0 à 1. Si la plage d'une caractéristique particulière s'étend de 0 à 500, vous pouvez mettre à l'échelle cette valeur en divisant chaque valeur par 500.
Pratique couramment utilisée dans l'extraction de caractéristiques pour faire correspondre la plage de valeurs d'une caractéristique à celle d'autres caractéristiques de l'ensemble de données. Supposons que vous souhaitiez que la plage de toutes les caractéristiques à virgule flottante de l'ensemble de données s'étende de 0 à 1. Si la plage d'une caractéristique particulière s'étend de 0 à 500, vous pouvez mettre à l'échelle cette valeur en divisant chaque valeur par 500.
Ligne 11 : Ligne 5 :


== Français ==
== Français ==
''' mise à l'échelle <small>nom fém.</small> '''
''' mise à l'échelle ''' <small> loc. nom. fém. </small>


== Anglais ==
== Anglais ==
'''  scaling'''
'''  scaling'''


<small>
<small>




[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[[Category:Apprentissage profond]]

Version du 7 mai 2020 à 13:36

Définition

Pratique couramment utilisée dans l'extraction de caractéristiques pour faire correspondre la plage de valeurs d'une caractéristique à celle d'autres caractéristiques de l'ensemble de données. Supposons que vous souhaitiez que la plage de toutes les caractéristiques à virgule flottante de l'ensemble de données s'étende de 0 à 1. Si la plage d'une caractéristique particulière s'étend de 0 à 500, vous pouvez mettre à l'échelle cette valeur en divisant chaque valeur par 500.

Voir aussi normalisation.

Français

mise à l'échelle loc. nom. fém.

Anglais

scaling



Source: Google machine learning glossary