« Test A/B » : différence entre les versions


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== 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.
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== Français ==
== Français ==
''' test A/B   n.m.'''
''' test A/B '''


== Anglais ==
'''  A/B testing  '''


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==Sources==


== Anglais ==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]


'''  A/B testing  '''


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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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/test-a-b/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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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