« Optimisation des hyperparamètres » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:04

Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.

Note: l'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.

optimisation des hyperparamètres

hyperparameters tuning

hyperparameters optimization

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-== Domaine ==
-[[Category:Vocabulaire]]
-[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br>
-[[Category:Termino 2019]]
-[[Category:Scotty]]
 == Définition ==
 Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.
-Note
+Note: l'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.
-L'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.
 == Français ==
 '''optimisation des hyperparamètres'''
 == Anglais ==
 '''hyperparameters tuning'''
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+==Sources==
+[https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters  Source: Microsoft, ''Utiliser TensorFlow''.]
-Source : Microsoft, Utiliser TensorFlow, https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters, consulté le 31 mai 2019.
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Category:Apprentissage profond]]
+[[Category:Termino 2019]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]