« Modèle d'apprentissage » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Un [[modèle]] est une représentation de ce qu’un algorithme d’[[apprentissage automatique]] construit à partir des données d’entraînement.  
En [[apprentissage automatique]], un [[modèle]] est une représentation de ce qu’un algorithme d’[[apprentissage automatique]] construit à partir des données d’entraînement.  


Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier.  
Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier.  

Version du 23 décembre 2023 à 16:43

Définition

En apprentissage automatique, un modèle est une représentation de ce qu’un algorithme d’apprentissage automatique construit à partir des données d’entraînement.

Il comporte des paramètres ou des poids et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Une fois entraîné, le modèle peut être sauvegardé dans un fichier.

VOIR Modèle

Compléments

Une fois entraîné, le modèle d'apprentissage sera appliqué sur de nouvelles données pour obtenir des résultats ou prédictions.

Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le réseau de neurones et l’architecture du réseau de neurones.

Français

modèle d'apprentissage

modèle d'apprentissage (en apprentissage automatique)

modèle d'entrainement

Anglais

machine learning model

learning model

training model (for machine learning)

Source: Google machine learning glossary

Source : UNWS machine learning dictionary

Source : DeepAI

Source: Le Monde Informatique

Source: ActuIA