« Régularisation » : différence entre les versions

Dernière version du 6 avril 2024 à 12:25

Définition

Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.

Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.

Français

régularisation

Anglais

regularization

Sources

Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages

Source : Termino

Source : Google machine learning glossary

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+==Définition==
-== Domaine ==
+Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel surajustement.
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-== Définition ==
+Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.
-Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.
+==Français==
+'''régularisation'''
+==Anglais==
+'''regularization'''
-Note
+==Sources==
+Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages
-Les régularisations les plus couramment employées le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisation L1 et L2.
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
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+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
-== Français ==
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
-'''régularisation''' <small>n.f.</small>
+[[Category:Termino 2019]]
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-== Anglais ==
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-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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-<br/>[https://datafranca.org/lexique/regularisation/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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