« Théorème No Free Lunch » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 14:55

Définition

En apprentissage automatique ainsi qu'en recherche et optimisation, théorème qui suggère que tous les algorithmes sont aussi performants les uns que les autres lorsqu'on fait la moyenne de leurs performances sur tous les problèmes et ensembles de données possibles.

Français

théorème No Free Lunch

théorème « No Free Lunch »

théorème NFL

théorème du « No Free Lunch »

Anglais

No Free Lunch theorem

NFL theorem

Sources

Source : machinelearningmastery.com

Source : KDnuggets

Source : TERMIUM Plus

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-== Domaine ==
-[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
-[[Category:Claude]]Claude<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
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 == Définition ==
+En [[apprentissage automatique]] ainsi qu'en recherche et optimisation, théorème qui suggère que tous les [[algorithme]]s sont aussi performants les uns que les autres lorsqu'on fait la moyenne de leurs performances sur tous les problèmes et [[ensemble de données|ensembles de données possibles]].
-<br />
+== Français ==
+'''théorème No Free Lunch'''
+'''théorème « No Free Lunch »'''
-== Français ==
+'''théorème NFL'''
-===gratuit ===
-===bonus===
-===repas gratuit===
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+'''théorème du « No Free Lunch »'''
 == Anglais ==
-===free-lunch===
+'''No Free Lunch theorem'''
+'''NFL theorem'''
+==Sources==
+[https://machinelearningmastery.com/no-free-lunch-theorem-for-machine-learning/  Source : machinelearningmastery.com ]
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+[https://www.kdnuggets.com/2019/09/no-free-lunch-data-science.html  Source : KDnuggets ]
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+[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=NO+FREE+LUNCH+THEOREM&codom2nd_wet=1#resultrecs  Source : TERMIUM Plus ]
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+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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