« Test A/B » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — « <!-- Scotty2 --> » par «  »)
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »)
(3 versions intermédiaires par le même utilisateur non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
== Définition ==
== Définition ==
Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.
Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.


== Français ==
== Français ==
''' test A/B   nom masc.'''
''' test A/B '''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''  A/B testing  '''
'''  A/B testing  '''


<small>
==Sources==


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]

Version du 28 janvier 2024 à 13:39

Définition

Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.

Français

test A/B

Anglais

A/B testing

Sources

Source: Google machine learning glossary