« Test A/B » : différence entre les versions


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


=== A/B testing ===
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossarySource : Google machine learning glossary ]


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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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Dernière version du 29 avril 2024 à 13:21

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