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== Définition ==
== Définition ==
Terme aux significations multiples dans le machine learning :
Terme aux significations multiples en apprentissage automatique :


*    Nombre de dimensions d'un Tensor. Par exemple, une grandeur scalaire a un rang de 0, un vecteur un rang de 1 et une matrice un rang de 2.
*    Nombre de dimensions d'un Tensor. Par exemple, une grandeur scalaire a un rang de 0, un vecteur un rang de 1 et une matrice un rang de 2.
*    Position ordinale d'une classe dans un problème de machine learning qui hiérarchise des classes par ordre décroissant. Par exemple, un système de classement de comportement pourrait classer les récompenses pour un chien de la récompense la plus élevée (un steak) à la récompense la plus faible (du chou frisé flétri).
*    Position ordinale d'une classe dans un problème d'apprentissage automatique qui hiérarchise des classes par ordre décroissant. Par exemple, un système de classement de comportement chez un chien pourrait classer les récompenses en partant de la plus élevée (un os à moelle) à la récompense la plus faible (du chou frisé flétri).






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== Termes privilégiés ==
== Termes privilégiés ==
=== rang ===
=== rang ===

Version du 10 novembre 2018 à 17:38

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Terme aux significations multiples en apprentissage automatique :

  • Nombre de dimensions d'un Tensor. Par exemple, une grandeur scalaire a un rang de 0, un vecteur un rang de 1 et une matrice un rang de 2.
  • Position ordinale d'une classe dans un problème d'apprentissage automatique qui hiérarchise des classes par ordre décroissant. Par exemple, un système de classement de comportement chez un chien pourrait classer les récompenses en partant de la plus élevée (un os à moelle) à la récompense la plus faible (du chou frisé flétri).



Termes privilégiés

rang


Anglais

rank




Source: Google machine learning glossary