« Sous-ajustement » : différence entre les versions

Dernière version du 28 avril 2024 à 22:52

Définition

Situation observée quand un algorithme d'apprentissage automatique ou un modèle statistique ne s'ajuste que grossièrement aux données d'entraînement, ce qui se traduit par une erreur élevée sur les données d'entraînement.

Note : dans de telles circonstances on observera également une erreur élevée sur les données de test.

Français

sous-ajustement

sous-entraînement

sous-apprentissage

Anglais

underfitting

undertraining

underlearning

Sources

Source : Amazon Machine Learning, Manuel du développeur, Ajustement du modèle : sous-ajustement et surajustement.

Source : Lecompte, Jérémie (2007). Sélection de mode par réseaux de neurones pour le codeur audio AMR-WB+, mémoire de maitrise, Université de Sherbrooke, 155 pages.

Source : Côté, Marc-Alexandre (2017). Réseaux de neurones génératifs avec structure, thèse de doctorat, Université de Sherbrooke, 170 pages.

Source : Termino

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-==Domaine==
-[[Category:Vocabulaire2]]
-[[Category:Coulombe2]]
-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:Termium2]]
-[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br>
-[[Category:Termino 2019]]
-<br />
 ==Définition==
-Situation observée quand un algorithme d'apprentissage automatique ou un modèle statistique ne s'ajuste que grossièrement aux données d'entraînement ce qui se traduit par une erreur élevée sur les données d'entraînement.
+Situation observée quand un algorithme d''''[[apprentissage automatique]]''' ou un '''[[modèle statistique]]''' ne s'ajuste que grossièrement aux '''[[données d'entraînement]]''', ce qui se traduit par une erreur élevée sur les données d'entraînement.
-Note:
-Dans de telles circonstances, on observera également une erreur élevée sur les données de test.
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+Note : dans de telles circonstances on observera également une erreur élevée sur les données de test.
 ==Français==
 '''sous-ajustement'''
 '''sous-entraînement'''
 '''sous-apprentissage'''
-<br />
+==Anglais==
+'''underfitting'''
+'''undertraining'''
-Source : Amazon (sans date). Amazon Machine Learning, Manuel du développeur, https://docs.aws.amazon.com/fr_fr/machine-learning/latest/dg/model-fit-underfitting-vs-overfitting.html, consulté le 7 juin 2019.
+'''underlearning'''
-Source : Lecompte, Jérémie (2007). Sélection de mode par réseaux de neurones pour le codeur audio AMR-WB+, mémoire de maitrise, Université de Sherbrooke, 155 pages.
+==Sources==
-Source : Côté, Marc-Alexandre (2017). Réseaux de neurones génératifs avecstructure, thèse de doctorat, Université de Sherbrooke, 170 pages.
+[https://docs.aws.amazon.com/fr_fr/machine-learning/latest/dg/model-fit-underfitting-vs-overfitting.html Source : Amazon Machine Learning, Manuel du développeur, ''Ajustement du modèle : sous-ajustement et surajustement''].
+Source : Lecompte, Jérémie (2007). ''Sélection de mode par réseaux de neurones pour le codeur audio AMR-WB+'', mémoire de maitrise, Université de Sherbrooke, 155 pages.
-==Anglais==
+Source : Côté, Marc-Alexandre (2017). ''Réseaux de neurones génératifs avec structure'', thèse de doctorat, Université de Sherbrooke, 170 pages.
-'''underfitting'''
-'''undertraining'''
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-'''underlearning'''
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
-<br />
+[[Category:Apprentissage profond]]
-<br />
+[[Category:Termino 2019]]